(57)【要約】  機械学習を使用して連続臓器不全評価（ＳＯＦＡ）スコアを予測するシステム及び方法に関する主題技術の様々な態様。システムは、１人又は複数の患者と関連する一つ又は複数の特徴を含む患者データを受け取るように構成することができる。システムは、個々の予測されたＳＯＦＡスコアを出力するべく、少なくとも一つの機械学習プロセスから導出された一つ又は複数のＳＯＦＡスコア予測モデルを使用して特徴を処理することができる。予測モデルのうちの一つは、将来の第一量の時間における第一ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされており、且つ、第二予測モデルは、将来の第一量の時間における第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされている。システムは、グラフィカルユーザインタフェース上において、個々の患者について予測される合計ＳＯＦＡスコア、第一ＳＯＦＡ成分スコア、及び第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力することができる。
2019537130.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機械学習を使用して連続臓器不全評価（ＳＯＦＡ）スコアを予測するコンピュータ実装された方法であって、
患者データを受け取るステップであって、前記患者データは、１人又は複数の患者のそれぞれと関連する複数の特徴を含む、ステップと、
複数の個々の予測されたＳＯＦＡスコアを出力するべく、少なくとも一つの機械学習プロセスから導出された複数のＳＯＦＡスコア予測モデルを使用して、それぞれの患者ごとに、前記複数の特徴を処理するステップであって、前記予測モデルのうちの第一のものは、将来の第一量の時間における第一ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされており、且つ、前記予測モデルのうちの第二のものは、前記将来の第一量の時間における第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされている、ステップと、
グラフィカルユーザインタフェース上において、前記患者のそれぞれごとに、前記個々の患者について予測された合計ＳＯＦＡスコア並びに前記第一ＳＯＦＡ成分スコア及び前記第二ＳＯＦＡ成分スコアのうちの少なくとも一つを出力するステップと、
を具備する方法。
【請求項２】
前記将来の第一量の時間における合計ＳＯＦＡスコアを出力するべくトレーニングされた第二予測モデルを介して、それぞれの患者ごとに、前記合計ＳＯＦＡスコアを判定するステップ、を更に具備する、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項３】
将来の第一量の時間における所与の患者の六つのＳＯＦＡ成分スコアの値を合計することにより、それぞれの患者ごとに前記合計ＳＯＡスコアを算出するステップであって、前記ＳＯＦＡ成分スコアのそれぞれは、異なる臓器系と関連している、ステップ、を更に具備する、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項４】
将来の第二量の時間における合計ＳＯＦＡスコアを出力するべくトレーニングされた第四の予測モデルを介して、それぞれの患者ごとに、第二合計ＳＯＦＡスコアを判定するステップを更に具備する、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項５】
予測されたＳＩＲＳスコアを出力するべく、機械学習プロセスから導出されたＳＩＲＳスコア予測モデルを使用することにより、それぞれの患者ごとに、前記患者データを処理するステップであって、前記ＳＩＲＳスコア予測モデルは、患者が、前記将来の第一量の時間において少なくとも二つのＳＩＲＳ症状を有する尤度を通知する値を出力するべく、トレーニングされている、ステップと、
グラフィカルユーザインタフェース上において、前記患者のそれぞれごとに、前記個々の患者について予測された前記合計ＳＯＦＡスコア並びに前記第一ＳＯＦＡ成分スコア及び前記第二ＳＯＦＡ成分スコアのうちの少なくとも一つと共に、前記ＳＩＲＳスコアを出力するステップと、
を更に具備する、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項６】
前記第一及び第二ＳＯＦＡ成分スコアの前記それぞれは、呼吸臓器系、心血管臓器系、肝臓臓器系、凝固臓器系、腎臓臓器系、及び神経臓器系のうちの異なるものに対応している、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項７】
前記グラフィカルユーザインタフェース上において、閾値を超過するべく予測される任意のＳＯＦＡ成分スコア、前記閾値を超過する前記ＳＯＦＡ成分スコアと関連する前記臓器系の識別情報、及び前記ＳＯＦＡ成分スコアが前記閾値を超過するべく予測される前記将来の時間の量についての少なくとも一つの患者用の通知を出力するステップ、を更に具備する、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項８】
患者の生理学的パラメータの現時点の値を推定するべく前記複数の特徴のサブセットを処理するステップであって、前記生理学的パラメータは、現時点のＳＯＦＡ成分スコアを算出する際に使用されている生理学的パラメータである、ステップ、を更に具備する、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項９】
前記将来の第一量の時間における患者スコア用の生理学的パラメータの将来値を予測するべく前記複数の特徴のサブセットを処理するステップであって、前記生理学的パラメータは、ＳＯＦＡ成分スコアの算出において従来から使用されている生理学的パラメータである、ステップ、を更に具備する、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項１０】
前記方法は、前記グラフィカルユーザインタフェース上において、任意のＳＯＦＡ成分スコアが前記将来の第一量の時間において閾値を超過するべく予測される患者のリストを出力するステップ、を更に具備する、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項１１】
機械学習を使用して連続臓器不全評価（ＳＯＦＡ）スコアを予測するシステムであって、
コンピュータ可読命令及び複数のＳＯＦＡスコア予測モデルを保存するメモリと、
プロセッサであって、実行された際に、
患者データを受け取るステップであって、前記患者データは、１人又は複数の患者と関連する複数の特徴を含む、ステップと、
複数の個々の予測されたＳＯＦＡスコアを出力するべく、少なくとも一つの機械学習プロセスから導出された複数のＳＯＦＡスコア予測モデルを使用することにより、それぞれの患者ごとに、前記複数の特徴を処理するステップであって、前記予測モデルのうちの第一のものは、将来の第一量の時間における第一ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされており、且つ、前記予測モデルのうちの第二のものは、前記将来の第一の量の時間における第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされている、ステップと、
グラフィカルユーザインタフェース上において、前記患者のそれぞれごとに、前記個々の患者について予測された合計ＳＯＦＡスコア並びに前記第一ＳＯＦＡ成分スコア及び前記第二ＳＯＦＡ成分スコアのうちの少なくとも一つを出力するステップと、
を具備する方法を実行する前記コンピュータ可読命令を実行するように構成されたプロセッサと、
を具備するシステム。
【請求項１２】
前記メモリは、実行された際に、前記プロセッサが、前記将来の第一量の時間における合計ＳＯＦＡスコアを出力するべくトレーニングされた第三予測モデルを介して、それぞれの患者ごとに、前記合計ＳＯＦＡスコアを判定するようにするコンピュータ可読命令、を更に具備する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記メモリは、実行された際に、前記プロセッサが、前記将来の第一量の時間における前記患者の六つのＳＯＦＡ成分スコアの値を合計することにより、それぞれの患者ごとに、合計ＳＯＦＡスコアを算出するようにするコンピュータ可読命令であって、前記ＳＯＦＡ成分スコアのそれぞれは、異なる臓器系と関連している、コンピュータ可読命令、を更に保存している、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記メモリは、実行された際に、前記プロセッサが、将来の第二量の時間における合計ＳＯＦＡスコアを出力するべくトレーニングされた第四予測モデルを介して、それぞれの患者ごとに、第二合計ＳＯＦＡスコアを判定するようにするコンピュータ可読命令、を更に保存している、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記メモリは、実行された際に、前記プロセッサが、
予測されたＳＩＲＳスコアを出力するべく、少なくとも一つの機械学習プロセスから導出された複数のＳＩＲＳスコア予測モデルを使用して、それぞれの患者ごとに、前記患者データを処理するステップであって、前記複数のＳＩＲＳスコア予測モデルは、将来の一つ又は複数の量の時間におけるＳＩＲＳスコアを出力するべくトレーニングされている、ステップと、
グラフィカルユーザインタフェース上において、前記患者のそれぞれごとに、前記個々の患者ごとに予測された前記合計ＳＯＦＡスコア、前記第一ＳＯＦＡ成分スコア、及び／又は前記第二ＳＯＦＡ成分スコアに加えて、前記ＳＩＲＳスコアを出力するステップと、
を更に具備する前記方法を実行するようにするコンピュータ可読命令、を更に保存している、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記第一及び第二ＳＯＦＡ成分スコアの前記それぞれは、呼吸臓器系、心血管臓器系、肝臓臓器系、凝固臓器系、腎臓臓器系、及び神経臓器系のうちの異なるものに対応している、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記メモリは、実行された際に、前記プロセッサが、前記グラフィカルユーザインタフェース上において、前記合計ＳＯＦＡスコア並びに前記第一及び第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力し、且つ、閾値を超過する前記第一及び第二ＳＯＦＡ成分スコアの通知を表示するようにするコンピュータ可読命令であって、前記グラフィカル出力は、前記閾値を超過する前記ＳＯＦＡ成分スコアと関連する前記臓器系を識別している、コンピュータ可読命令、を更に保存している、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記メモリは、実行された際に、前記プロセッサが、前記グラフィカルユーザインタフェース上において、前記合計ＳＯＦＡスコア並びに前記第一及び第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力し、且つ、その合計ＳＯＦＡスコア及び第一及び第二ＳＯＦＡ成分スコアが閾値を超過している患者のリストを識別する通知を表示するようにするコンピュータ可読命令、を更に保存している、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記メモリは、実行された際に、前記プロセッサが、患者の生理学的パラメータの現時点の値を推定するべく、前記複数の特徴のサブセットを処理するステップを具備する方法を実行するようにするコンピュータ可読命令であって、前記生理学的パラメータは、現時点のＳＯＦＡ成分スコアを算出する際に使用されている生理学的パラメータである、コンピュータ可読命令、を更に保存している、請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記メモリは、実行された際に、前記プロセッサが、前記将来の第一量の時間における患者スコア用の生理学的パラメータの将来値を予測するべく前記複数の特徴のサブセットを処理するステップを具備する方法を実行するようにするコンピュータ可読命令であって、前記生理学的パラメータは、ＳＯＦＡ成分スコアを算出する際に従来から使用されている生理学的パラメータである、コンピュータ可読命令、を更に保存している、請求項１１に記載のシステム。
【請求項２１】
合計連続臓器不全評価（ＳＯＦＡ）スコアを予測するシステムであって、
コンピュータ可読命令及び合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを保存するメモリと、
プロセッサであって、実行された際に、
患者データを受け取るステップであって、前記患者データは、１人又は複数の患者のそれぞれと関連する複数の特徴を含む、ステップと、
将来の第一量の時間において前記患者について予測される合計ＳＯＦＡスコアを出力するべく、少なくとも一つの機械学習プロセスから導出された合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを使用して、それぞれの患者ごとに、前記複数の特徴を処理するステップであって、前記合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、入力として、ブレーデンスコア並びにグラスゴーコーマスケール、血小板レベル、及びクレアチニンレベルのうちの少なくとも二つを含む、少なくとも三つの生理学的パラメータの前記患者の現時点の値を取得する、ステップと、
グラフィカルユーザインタフェース上において、前記将来の第一量の時間において前記個々の患者について予測される前記合計ＳＯＦＡスコアを出力するステップと、
を具備する方法を実行する前記コンピュータ可読命令を実行するように構成されたプロセッサと、
を具備するシステム。
【請求項２２】
前記合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、入力として、ブレーデンスコア、血小板レベル、クレアチニンレベル、及び前記グラスゴーコーマスケールの前記患者の現時点の値を取得している、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、入力として、アルブミンレベル、心拍数、及び年齢のうちの少なくとも二つのものの前記患者の現時点の値を更に取得している、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２４】
前記合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、入力として、アルブミンレベル、心拍数、及び年齢の前記患者の現時点の値を更に取得している、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２５】
前記合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、サポートベクトル回帰モデルを具備する、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２６】
前記合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、放射基底関数サポートベクトル回帰モデルを具備する、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２７】
前記メモリは、実行された際に、前記プロセッサが、前記将来の第一量の時間とは異なる将来の第二量の時間における合計ＳＯＦＡスコアを出力するべくトレーニングされた第二予測モデルを介して、それぞれの患者ごとに、前記合計ＳＯＦＡスコアを判定するステップを更に具備する前記方法を実行するようにするコンピュータ可読命令、を更に保存している、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２８】
前記メモリは、実行された際に、前記プロセッサが、前記将来の第一量の時間について予測されるそれぞれの患者ごとの一つ又は複数のＳＯＦＡ成分スコアの将来値を判定するステップを更に具備する前記方法を実行するようにするコンピュータ可読命令、を更に保存している、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２９】
前記メモリは、実行された際に、前記プロセッサが、それぞれの患者ごとに、前記将来の第一量の時間において予測されるＳＯＦＡ成分スコアを表示するステップを更に具備する前記方法を実行するようにするコンピュータ可読命令、を更に保存している、請求項２１に記載のシステム。
【請求項３０】
前記メモリは、実行された際に、前記プロセッサが、前記グラフィカルユーザインタフェース上において、前記予測されたＳＯＦＡ成分スコアと関連する少なくとも一つの予測された生理学的パラメータ値の通知を出力するステップを更に具備する前記方法を実行するようにするコンピュータ可読命令、を更に保存している、請求項２９に記載のシステム。
【請求項３１】
合計連続臓器不全評価（ＳＯＦＡ）スコアを予測するコンピュータ実装された方法であって、
患者データを受け取るステップであって、前記患者データは、１人又は複数の患者のそれぞれと関連する複数の特徴を含む、ステップと、
将来の第一量の時間において前記患者について予測される合計ＳＯＦＡスコアを出力するべく、少なくとも一つの機械学習プロセスから導出された合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを使用して、それぞれの患者ごとに前記複数の特徴を処理するステップであって、前記合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、入力として、ブレーデンスコア並びにグラスゴーコーマスケール、血小板レベル、及びクレアチニンレベルのうちの少なくとも二つを含む、少なくとも三つの生理学的パラメータの前記患者の現時点の値を取得する、ステップと、
グラフィカルユーザインタフェース上において、前記患者のそれぞれごとに、前記将来の第一量の時間において前記個々の患者について予測される前記合計ＳＯＦＡスコアを出力するステップと、
を具備する方法。
【請求項３２】
前記合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、入力として、ブレーデンスコア、血小板レベル、クレアチニンレベル、及びグラスゴーコーマスケールの前記患者の現時点の値を取得している、請求項３１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項３３】
前記合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、入力として、アルブミンレベル、心拍数、及び年齢のうちの少なくとも二つのものの前記患者の現時点の値を更に取得している、請求項３１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項３４】
前記合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、入力として、アルブミンレベル、心拍数、及び年齢の前記患者の現時点の値を更に取得している、請求項３１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項３５】
前記合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、サポートベクトル回帰モデルを具備する、請求項３１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項３６】
前記合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、放射基底関数サポートベクトル回帰モデルを具備する、請求項３１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項３７】
前記将来の第一量の時間とは異なる将来の第二量の時間における合計ＳＯＦＡスコアを出力するべくトレーニングされた第二予測モデルを介して、それぞれの患者ごとに、前記合計ＳＯＦＡスコアを判定するステップ、を更に具備する、請求項３１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項３８】
前記将来の第一量の時間において予測されるそれぞれの患者ごとの一つ又は複数のＳＯＦＡ成分スコアの将来値を判定するステップ、を更に具備する、請求項３１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項３９】
それぞれの患者ごとに、前記将来の第一量の時間において予測されるＳＯＦＡ成分スコアを表示するステップ、を更に具備する、請求項３１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項４０】
前記グラフィカルユーザインタフェース上において、前記予測されたＳＯＦＡ成分スコアと関連する少なくとも一つの予測された生理学的パラメータ値の通知を出力するステップ、を更に具備する、請求項３９に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項４１】
コンピュータが、方法によって実行される機械学習を使用して連続臓器不全評価（ＳＯＦＡ）スコアを予測するようにするプログラム命令を含むコンピュータ可読ストレージ媒体であって、前記方法は、
患者データを受け取るステップであって、前記患者データは、１人又は複数の患者と関連付けられた複数の特徴を含む、ステップと、
複数の個々の予測されたＳＯＦＡスコアを出力するべく、少なくとも一つの機械学習プロセスから導出された複数のＳＯＦＡスコア予測モデルを使用して、それぞれの患者ごとに、前記複数の特徴を処理するステップであって、前記予測モデルのうちの第一のものは、将来の第一量の時間における第一ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされており、且つ、前記予測モデルのうちの第二のものは、前記将来の第一量の時間における第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされている、ステップと、
グラフィカルユーザインタフェース上において、患者のそれぞれごとに、前記個々の患者について予測される合計ＳＯＦＡスコア並びに少なくとも前記第一ＳＯＦＡコンポーネント及び前記第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力するステップと、
を具備する、媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本出願は、２０１６年１０月１９日付けで出願されると共に「USE OF CLINICAL PARAMETERS FOR THE PREDICTION OF PATIENT MORTALITY AND ORGAN FAILURE」という名称を有する米国仮特許出願第 62/410,240 号に対する優先権を主張するものであり、この特許文献の内容は、引用により、そのすべてが本明細書に包含される。
【背景技術】
【０００２】
連続臓器不全評価（ＳＯＦＡ：Sequential Organ Failure Assessment）は、例えば、患者が病院の集中治療室（ＩＣＵ：Intensive Care Unit）において治療されている際などの、入院の際に、患者の臓器機能の状態又は臓器不全のレートを判定するべく使用される臨床的な評価及び採点の方法である。ＳＯＦＡスコアは、医療従事者が患者の死亡の良好な予報値としてＳＯＦＡ採点を利用できるようにする患者の死亡率との間における強力な相関性を有する。ＳＯＦＡ採点は、患者の健康が劣化するのに伴う臓器の機能障害の過程を追跡するべく、患者の病院における滞在の全体を通じて、反復的な方式で実行することができる。又、ＳＯＦＡスコアは、敗血症、インフルエンザ、結核、肝臓疾患、呼吸器及び心血管疾病を含む様々なその他の状態に起因した患者の死亡率の予後及び尤度を判定する際にも、強力な相関性を示している。又、ＳＯＦＡ採点は、患者が受け入れ得る様々な治療的介入の効果の実証においても、有用である。
【０００３】
合計ＳＯＦＡスコアは、六つの個々のＳＯＦＡ成分スコアに基づいたものである。ＳＯＦＡ採点方法は、呼吸器、心血管、肝臓、凝固、腎臓、及び神経臓器系における一つのＳＯＦＡ成分のスコアを含む。それぞれのＳＯＦＡ成分スコアは、評価されている特定のＳＯＦＡ成分スコア臓器系に関係する一つ又は複数の臨床パラメータ又は薬剤の特定の計測値と関連するポイント付与状態に基づいて判定される。合計ＳＯＦＡスコアは、六つのＳＯＦＡ成分スコアの合計である。
【０００４】
肝臓ＳＯＦＡ成分スコアを演算するには、患者のビリルビンレベルが計測され、且つ、このＳＯＦＡ成分スコアは、２０〜３２μｍｏｌ／Ｌというビリルビンレベルの場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが１であり、３３〜１０１というレベルの場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが２であり、１０１〜２０４というレベルの場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが３であり、且つ、２０４超というレベルの場合には、ＳＯＦＡコンポーネントレベルが４である、という方式で割り当てられる。
【０００５】
神経ＳＯＦＡ成分スコアを演算するには、グラスゴーコーマスケール（ＧＣＳ：Glasgow Coma Scale）が、両端を含む１３〜１４のＧＣＳ値の場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが１であり、両端を含む１０〜１２というＧＣＳ値の場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが２であり、６〜９というＧＣＳ値の場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが３であり、且つ、６未満である任意のＧＣＳ値の場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが４である、という方式で使用される。
【０００６】
呼吸ＳＯＦＡ成分スコアを演算するには、ＰＡＯ２（動脈分圧）とＦＩＯ２（吸入酸素の割合）との間の計測比率が、３００〜４００という比率の場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが１であり、２００〜３００という比率の場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが２であり、１００〜２００という比率の場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが３であり、且つ、０〜１００という比率の場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが４である、という方式で使用される。
【０００７】
凝固ＳＯＦＡ成分スコアを演算するには、１０３／μｌによって除算された血小板の数が、１００〜１５０という血小板値の場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが１であり、５０〜１００という血小板値の場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが２であり、２０〜５０という血小板値の場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが３であり、且つ、２０未満という血小板値の場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが４である、という方式によって使用される。
【０００８】
腎臓ＳＯＦＡ成分スコアを演算するには、患者のクレアチニンレベルが計測され、且つ、ＳＯＦＡ成分スコアは、１１０〜１７０というクレアチニンレベルの場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが１であり、１７１〜２９９というクレアチニンレベルの場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが２であり、３００〜４４０というクレアチニンレベルの場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが３であり、且つ、４００超というクレアチニンレベルの場合には、ＳＯＦＡ成分スコアが４である、という方式で割り当てられる。
【０００９】
心血管ＳＯＦＡ成分スコアは、ＭＡＰ（Mean Arterial Pressure）が７０未満である場合には、心血管ＳＯＦＡ成分スコアが１であり、５μｇ／ｋｇ／分未満のドーパミン投与量の投与又は任意のドブタミン投与量の投与の場合には、心血管ＳＯＦＡ成分スコアが２であり、５μｇ／ｋｇ／分超のドーパミン投与量の投与又は０．１μｇ／ｋｇ／分以下のエピネフリン投与量の投与又は０．１μｇ／ｋｇ／分以下のノルエピネフリン投与量の投与の場合には、心血管ＳＯＦＡ成分スコアが３であり、且つ、１５μｇ／ｋｇ／分超のドーパミン投与量の投与又は０．１μｇ／ｋｇ／分超のエピネフリンの投与又は０．１μｇ／ｋｇ／分超のノルエピネフリン投与量の投与の場合には、心血管ＳＯＦＡ成分スコアが４である、という方式で、ＭＡＰ及び／又は投与された昇圧剤投与量情報（例えば、ドーパミン、ドブタミン、エピネフリン、及びノルエピネフリン）を使用している。
【００１０】
機械学習は、データパターンの明白な通知を伴うことなしに、データからパターンを反復的に学習するアルゴリズムを使用することにより、分析モデルの開発を自動化する人工知能の一用途である。機械学習は、一般に、パターン認識、コンピュータビジョン、電子メールのフィルタリング、及び光学文字認識において使用されており、且つ、モデルターゲット出力を予測することによってデータ駆動型の予測又は決定を実施するべく、データから正確に学習し得るアルゴリズムの構築を可能にしている。背景の節において提供されている説明は、背景の節において言及されている、或いは、背景の節と関連付けられている、ことを理由としてのみ、従来技術であると見なしてはならない。背景の節は、主題技術の一つ又は複数の態様を記述する情報を含んでいる場合がある。
【発明の概要】
【００１１】
一態様によれば、本開示は、機械学習を使用して連続臓器不全評価（ＳＯＦＡ）スコアを予測するコンピュータ実装された方法に関する。方法は、１人又は複数の患者と関連する複数の特徴を含む患者データを受け取るステップを含む。又、方法は、複数の個々の予測されたＳＯＦＡスコアを出力するべく、少なくとも一つの機械学習プロセスから導出された複数のＳＯＦＡスコア予測モデルを使用することにより、それぞれの患者ごとに、複数の特徴を処理するステップを含む。予測モデルのうちの第一のものは、将来の第一量の時間における第一ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされており、且つ、予測モデルのうちの第二のものは、将来の第一量の時間における第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされている。方法は、グラフィカルユーザインタフェース上において、患者のそれぞれごとに、個々の患者について予測される合計ＳＯＦＡスコア並びに第一ＳＯＦＡ成分スコア及び第二ＳＯＦＡ成分スコアのうちの少なくとも一つを出力するステップを更に含む。
【００１２】
いくつかの実装形態においては、方法は、将来の第一量の時間における合計ＳＯＦＡスコアを出力するべくトレーニングされた第三予測モデルを介して、それぞれの患者ごとに、合計ＳＯＦＡスコアを判定するステップを含む。いくつかの実装形態においては、方法は、将来の第一量の時間における所与の患者の六つのＳＯＦＡ成分スコアの値を合計することにより、それぞれの患者ごとに、合計ＳＯＦＡスコアを算出するステップを含んでおり、この場合に、ＳＯＦＡコンポーネントのそれぞれは、異なる臓器系と関連付けられている。いくつかの実装形態においては、方法は、将来の第二量の時間における合計ＳＯＦＡスコアを出力するべくトレーニングされた第四予測モデルを介して、それぞれの患者ごとに、第二合計ＳＯＦＡスコアを判定するステップを含む。いくつかの実装形態においては、方法は、予測されたＳＩＲＳスコアを出力するべく、機械学習プロセスから導出されたＳＩＲＳスコア予測モデルを使用することにより、それぞれの患者ごとに患者データを処理するステップであって、ＳＩＲＳスコア予測モデルは、患者が将来の第一量の時間において少なくとも二つのＳＩＲＳ症状を有する尤度を通知する値を出力するべくトレーニングされている、ステップと、グラフィカルユーザインタフェース上において、患者のそれぞれごとに、個々の患者について予測された合計ＳＯＦＡスコア並びに第一ＳＯＦＡ成分スコア及び第二ＳＯＦＡ成分スコアのうちの少なくとも一つと共に、ＳＩＲＳスコアを出力するステップと、を含む。いくつかの実装形態においては、第一及び第二ＳＯＦＡ成分スコアのそれぞれは、呼吸臓器系、心血管臓器系、肝臓臓器系、凝固臓器系、腎臓臓器系、及び神経臓器系のうちの異なるものに対応している。いくつかの実装形態においては、方法は、患者の生理学的パラメータの現時点の値を推定するべく、複数の特徴のサブセットを処理するステップを含む。生理学的パラメータは、現時点のＳＯＦＡ成分スコアを算出する際に使用される生理学的パラメータである。いくつかの実装形態においては、方法は、将来の第一量の時間における患者スコア用の生理学的パラメータの将来値を予測するべく、複数の特徴のサブセットを処理するステップを含む。生理学的パラメータは、ＳＯＦＡ成分スコアを算出する際に従来から使用されている生理学的パラメータである。いくつかの実装形態においては、方法は、グラフィカルユーザインタフェース上において、閾値を超過するべく予測される任意のＳＯＦＡ成分スコアの少なくとも一つの患者用の通知、閾値を超過するＳＯＦＡ成分スコアと関連する臓器系の識別情報、並びに、ＳＯＦＡ成分スコアが閾値を超過するべく予測される将来の時間量を出力するステップを含む。いくつかの実装形態においては、方法は、グラフィカルユーザインタフェース上において、任意のＳＯＦＡ成分スコアが将来の第一量の時間において閾値を超過するべく予測される患者のリストを出力するステップを含む。
【００１３】
本開示の特定の態様によれば、機械学習を使用して連続臓器不全評価（ＳＯＦＡ）スコアを予測するシステムが提供されている。システムは、コンピュータ可読命令及び複数のＳＯＦＡスコア予測モデルを保存するメモリを含む。又、システムは、コンピュータ可読命令を実行するように構成されたプロセッサをも含む。命令は、実行された際に、プロセッサが、１人又は複数の患者と関連する複数の特徴を含む患者データを受け取るようにする。プロセッサは、複数の個々の予測されたＳＯＦＡスコアを出力するべく、少なくとも一つの機械学習プロセスから導出された複数のＳＯＦＡスコア予測モデルを使用することにより、それぞれの患者ごとに複数の特徴を処理するように更に構成されている。予測モデルのうちの第一のものは、将来の第一量の時間における第一ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされており、且つ、予測モデルのうちの第二のものは、将来の第一量の時間における第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされている。プロセッサは、グラフィカルユーザインタフェース上において、患者のそれぞれごとに、個々の患者について予測された合計ＳＯＦＡスコア並びに少なくとも第一ＳＯＦＡ成分スコア及び第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力するように構成されている。
【００１４】
いくつかの実装形態においては、メモリは、実行された際に、プロセッサが、将来の第一量の時間における合計ＳＯＦＡスコアを出力するべくトレーニングされた第三予測モデルを介して、それぞれの患者ごとに合計ＳＯＦＡスコアを判定するようにするコンピュータ可読命令を保存するように更に構成されている。いくつかの実装形態においては、メモリは、実行された際に、プロセッサが、将来の第一量の時間における患者の六つのＳＯＦＡ成分スコアの値を合計することにより、それぞれの患者ごとに合計ＳＯＦＡスコアを算出するようにするコンピュータ可読命令を保存するように更に構成されており、この場合に、ＳＯＦＡ成分スコアのそれぞれは、異なる臓器系と関連付けられている。いくつかの実装形態においては、メモリは、実行された際に、プロセッサが、将来の第二量の時間における合計ＳＯＦＡスコアを出力するべくトレーニングされた第四予測モデルを介して、それぞれの患者ごとに第二合計ＳＯＦＡスコアを判定するようにするコンピュータ可読命令を保存するように更に構成されている。いくつかの実装形態においては、メモリは、実行された際に、プロセッサが、予測されたＳＩＲＳスコアを出力するべく、少なくとも一つの機械学習プロセスから導出された複数のＳＩＲＳスコア予測モデルを使用することにより、それぞれの患者ごとに患者データを処理するステップであって、複数のＳＩＲＳスコア予測モデルは、将来の一つ又は複数の量の時間におけるＳＩＲＳスコアを出力するようにトレーニングされている、ステップと、グラフィカルユーザインタフェース上において、患者のそれぞれのごとに、個々の患者について予測される合計ＳＯＦＡスコア、第一ＳＯＦＡ成分スコア、及び／又は第二ＳＯＦＡ成分スコアに加えて、ＳＩＲＳスコアを出力するステップと、を更に含む、方法を実行するようにするコンピュータ可読命令を保存するように更に構成されている。いくつかの実装形態においては、第一及び第二ＳＯＦＡ成分スコアのそれぞれは、呼吸臓器系、心血管臓器系、肝臓臓器系、凝固臓器系、腎臓臓器系、及び神経臓器系のうちの異なる一つに対応している。いくつかの実装形態においては、メモリは、実行された際に、プロセッサが、患者の生理学的パラメータの現時点の値を推定するべく複数の特徴のサブセットを処理するステップを更に含む方法を実行するようにするコンピュータ可読命令を保存するように更に構成されている。生理学的パラメータは、現時点のＳＯＦＡ成分スコアを算出する際に従来から使用されている生理学的パラメータである。いくつかの実装形態においては、メモリは、実行された際に、プロセッサが、将来の第一量の時間における患者スコア用の生理学的パラメータの将来値を予測するべく複数の特徴のサブセットを処理するステップを更に含む方法を実行するようにするコンピュータ可読命令を保存するように更に構成されている。生理学的パラメータは、ＳＯＦＡ成分スコアを算出する際に従来から使用されている生理学的パラメータである。いくつかの実装形態においては、メモリは、実行された際に、プロセッサが、グラフィカルユーザインタフェース上において、合計ＳＯＦＡスコア並びに第一及び第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力し、且つ、閾値を超過する第一及び第二ＳＯＦＡ成分スコアの通知を表示するようにするコンピュータ可読命令を保存するように更に構成されており、この場合に、グラフィカル出力は、閾値を超過するＳＯＦＡ成分スコアと関連する臓器系を識別している。いくつかの実装形態においては、メモリは、実行された際に、プロセッサが、グラフィカルユーザインタフェース上において、合計ＳＯＦＡスコア並びに第一及び第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力し、且つ、その合計ＳＯＦＡスコア並びに第一及び第二ＳＯＦＡ成分スコアが閾値を超過している患者のリストを識別する通知を表示するようにするコンピュータ可読命令を保存するように更に構成されている。
【００１５】
本開示の特定の態様によれば、合計連続臓器不全評価（ＳＯＦＡ）スコアを予測するシステムが提供されている。システムは、コンピュータ可読命令及び合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを保存するメモリを含む。又、システムは、コンピュータ可読命令を実行するように構成されたプロセッサをも含む。命令は、実行された際に、プロセッサが、１人又は複数の患者と関連する複数の特徴を含む患者データを受け取るようにする。プロセッサは、将来の第一量の時間における患者の予測された合計ＳＯＦＡスコアを出力するべく、少なくとも一つの機械学習プロセスから導出された合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを使用することにより、それぞれの患者ごとに複数の特徴を処理するように更に構成されている。合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、入力として、ブレーデンスコアと、グラスゴーコーマスケール、血小板レベル、及びクレアチニンレベルのうちの少なくとも二つと、を含む、少なくとも三つの生理学的パラメータの患者の現時点の値を取得している。プロセッサは、グラフィカルユーザインタフェース上において、患者のそれぞれごとに、将来の第一量の時間における個々の患者の予測された合計ＳＯＦＡスコアを出力するように更に構成されている。
【００１６】
いくつかの実装形態においては、システムは、ブレーデンスコア、血小板レベル、クレアチニンレベル、及びグラスゴーコーマスケールの患者の現時点の値を入力として取得する合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを含む。いくつかの実装形態においては、システムは、アルブミンレベル、心拍数、及び年齢のうちの少なくとも二つのものの患者の現時点の値を入力として更に取得する合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを含む。いくつかの実装形態においては、システムは、サポートベクトル回帰モデルを含む合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを含む。いくつかの実装形態においては、システムは、放射基底関数サポートベクトル回帰モデルを含む合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを含む。いくつかの実装形態においては、メモリは、実行された際に、プロセッサが、将来の第一量の時間ではなく、将来の第二量の時間における合計ＳＯＦＡスコアを出力するようにトレーニングされた第二予測モデルを介して、それぞれの患者ごとに合計ＳＯＦＡスコアを判定するステップを更に含む方法を実行するようにするコンピュータ可読命令を保存するように更に構成されている。いくつかの実装形態においては、メモリは、実行された際に、プロセッサが、将来の第一量の時間において予測されるそれぞれの患者ごとの一つ又は複数のＳＯＦＡ成分スコアの将来値を判定するステップを更に含む方法を実行するようにするコンピュータ可読命令を保存するように更に構成されている。いくつかの実装形態においては、メモリは、実行された際に、プロセッサが、それぞれの患者ごとに、将来の第一量の時間において予測されるＳＯＦＡ成分スコアを表示するステップを更に含む方法を実行するようにするコンピュータ可読命令を保存するように更に構成されている。いくつかの実装形態においては、メモリは、実行された際に、プロセッサが、グラフィカルユーザインタフェース上において、予測されたＳＯＦＡ成分スコアと関連する少なくとも一つの予測された生理学的パラメータの通知を出力するステップを更に含む方法を実行するようにするコンピュータ可読命令を保存するように更に構成されている。
【００１７】
本開示の特定の態様によれば、合計連続臓器不全評価（ＳＯＦＡ）スコアを予測する方法が提供されている。方法は、１人又は複数の患者と関連する複数の特徴を含む患者データを受け取るステップを含む。又、方法は、将来の第一量の時間における患者の予測された合計ＳＯＦＡスコアを出力するべく、少なくとも一つの機械学習プロセスから導出された合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを使用することにより、それぞれの患者ごとに複数の特徴を処理するステップを含む。合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、ブレーデンスコアと、グラスゴーコーマスケール、血小板レベル、及びクレアチニンレベルのうちの少なくとも二つと、を含む、少なくとも三つの生理学的パラメータの患者の現在の値を入力として取得している。方法は、グラフィカルユーザインタフェース上において、患者のそれぞれごとに、将来の第一量の時間において個々の患者について予測される合計ＳＯＦＡスコアを出力するステップを更に含む。
【００１８】
いくつかの実装形態においては、方法は、ブレーデンスコア、血小板レベル、クレアチニンレベル、及びブラスゴーコーマスケールの患者の現時点の値を入力として取得する合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを使用することにより、それぞれの患者ごとに複数の特徴を処理するステップを含む。いくつかの実装形態においては、方法は、アルブミンレベル、心拍数、及び年齢のうちの少なくとも二つのものの患者の現時点の値を入力として更に取得する合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを使用することにより、それぞれの患者ごとに複数の特徴を処理するステップを含む。いくつかの実装形態においては、方法は、サポートベクトル回帰モデルを含む合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを使用することにより、それぞれの患者ごとに複数の特徴を処理するステップを含む。いくつかの実装形態においては、方法は、放射基底関数サポートベクトル回帰モデルを含む合計ＳＯＦＡスコア予測モデルを使用することにより、それぞれの患者ごとに複数の特徴を処理するステップを含む。いくつかの実装形態においては、方法は、将来の第一量の時間ではなく、将来の第二量の時間における合計ＳＯＦＡスコアを出力するべくトレーニングされた第二予測モデルを介して、それぞれの患者ごとに合計ＳＯＦＡスコアを判定するステップを更に含む。いくつかの実装形態においては、方法は、将来の第一量の時間において予測されるそれぞれの患者ごとの一つ又は複数のＳＯＦＡ成分スコアの将来値を判定するステップを更に含む。いくつかの実装形態においては、方法は、それぞれの患者ごとに、将来の第一量の時間において予測されるＳＯＦＡ成分スコアを表示するステップを更に含む。いくつかの実装形態においては、方法は、グラフィカルユーザインタフェース上において、予測されたＳＯＦＡ成分スコアと関連する少なくとも一つの予測された生理学的パラメータ値の通知を出力するステップを更に含む。
【００１９】
本開示の特定の態様によれば、コンピュータが、機械学習を使用することにより、連続臓器不全評価（ＳＯＦＡ）スコアを予測するようにするプログラム命令を含むコンピュータ可読ストレージ媒体が提供される。コンピュータ可読ストレージ媒体上に含まれているプログラム命令は、１人又は複数の患者と関連する複数の特徴を含む患者データを受け取るステップを含む方法を実行する。プログラム命令は、複数の個々の予測されたＳＯＦＡスコアを出力するべく、少なくとも一つの機械学習プロセスから導出された複数のＳＯＦＡスコア予測モデルを使用することにより、それぞれの患者ごとに複数の特徴を処理するステップを含む方法を更に実行する。予測モデルのうちの第一のものは、将来の第一量の時間における第一ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされており、且つ、予測モデルのうちの第二のものは、将来の第一量の時間における第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力するべく、トレーニングされている。プログラム命令は、グラフィカルユーザインタフェース上において、患者のそれぞれごとに、個々の患者について予測される合計ＳＯＦＡスコア並びに少なくとも第一ＳＯＦＡ成分スコア及び第二ＳＯＦＡ成分スコアを出力するステップを含む方法を更に実行する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
本明細書の更なる理解を提供するべく含まれると共に本明細書に内蔵され且つ本明細書の一部分を構成する添付図面は、開示されている実施形態を示しており、且つ、説明と共に、開示されている実施形態の原理を説明するべく機能する。添付図面は、以下のとおりである。
【００２１】
【図１】図１は、機械学習を使用してＳＯＦＡスコアを予測する例示用のアーキテクチャを示す。
【００２２】
【図２Ａ】図２Ａ〜図２Ｃは、いくつかの実装形態による、機械学習を使用してＳＯＦＡスコアを予測するシステムの例示用のブロック図を示す。
【図２Ｂ】図２Ａ〜図２Ｃは、いくつかの実装形態による、機械学習を使用してＳＯＦＡスコアを予測するシステムの例示用のブロック図を示す。
【図２Ｃ】図２Ａ〜図２Ｃは、いくつかの実装形態による、機械学習を使用してＳＯＦＡスコアを予測するシステムの例示用のブロック図を示す。
【００２３】
【図３】図３は、機械学習プロセスから導出されたＳＯＦＡスコア予測モデルを使用してＳＯＦＡスコアを予測する方法を示すフローチャートである。
【００２４】
【図４Ａ】図４Ａ〜図４Ｄは、いくつかの実装形態による、小フォーマット演算装置上において、患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示すると共にこれとやり取りするための例示用のユーザインタフェースを示す。
【図４Ｂ】図４Ａ〜図４Ｄは、いくつかの実装形態による、小フォーマット演算装置上において、患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示すると共にこれとやり取りするための例示用のユーザインタフェースを示す。
【図４Ｃ】図４Ａ〜図４Ｄは、いくつかの実装形態による、小フォーマット演算装置上において、患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示すると共にこれとやり取りするための例示用のユーザインタフェースを示す。
【図４Ｄ】図４Ａ〜図４Ｄは、いくつかの実装形態による、小フォーマット演算装置上において、患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示すると共にこれとやり取りするための例示用のユーザインタフェースを示す。
【００２５】
【図５Ａ】図５Ａ〜図５Ｄは、いくつかの実装形態による、大フォーマット演算装置上において、患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示すると共にこれとやり取りするための例示用のユーザインタフェースを示す。
【図５Ｂ】図５Ａ〜図５Ｄは、いくつかの実装形態による、大フォーマット演算装置上において、患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示すると共にこれとやり取りするための例示用のユーザインタフェースを示す。
【図５Ｃ】図５Ａ〜図５Ｄは、いくつかの実装形態による、大フォーマット演算装置上において、患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示すると共にこれとやり取りするための例示用のユーザインタフェースを示す。
【図５Ｄ】図５Ａ〜図５Ｄは、いくつかの実装形態による、大フォーマット演算装置上において、患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示すると共にこれとやり取りするための例示用のユーザインタフェースを示す。
【００２６】
【図６】図６は、例示用の演算システムのブロック図である。
【００２７】
一つ又は複数の実装形態においては、それぞれの図の図示のコンポーネントのすべてが必要とはされない場合もあり、且つ、一つ又は複数の実装形態は、図示されてはいない更なるコンポーネントを含むこともできる。本開示の範囲から逸脱することなしに、コンポーネントの構成及びタイプの変更を実施することができる。本開示の範囲内において、更に多くの数のコンポーネント、異なるコンポーネント、又は更に少ない数のコンポーネントを利用することができる。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
詳細な説明
開示されているシステム及び方法は、機械学習プロセスにおいてトレーニングされた予測モデルを使用することにより、将来の規定量の時間における患者のＳＯＦＡスコアの予測を提供している。システム及び方法は、将来の既定量の時間における患者の合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを正確に予測するための、関係しているとは思われていない臨床患者データ、生理学的特徴、及び治療手順の組合せの使用を可能にしている。従来においては、ＳＯＦＡスコア、具体的には、ＳＯＦＡ成分スコア、は、患者の一つ又は複数の特定の臨床データパラメータの計測と、特定の計測された臨床パラメータの値に基づいたポイントの割当と、に基づいて判定されている。ＳＯＦＡ成分スコアは、ＳＯＦＡ成分スコアを判定するべく使用される特定の臨床パラメータの、現時点の、又は一番最近に計測された、値に基づいて、単一の時間のインスタンスについて判定されている。六つのＳＯＦＡ成分スコアを合計することにより、患者の合計ＳＯＦＡスコアを生成することができる。同様に、合計ＳＯＦＡスコアは、即時の、又は現在の時間における、患者の臓器系の健康及び状態の評価を表している。合計ＳＯＦＡスコアは、患者の疾病率及び死亡率との間における強力な相関性を有していることから、医療従事者は、ＳＯＦＡスコアが判定された現在の単一の時点において判定される死亡又は更なる疾病率の患者の尤度を評価することができる。将来の規定量の時間における患者のＳＯＦＡスコアを予測する能力は、患者の状態の瞬間的な診断評価ツールとして有用でありつつ、患者の死亡率に結び付き得る、予測される臓器系の不全を治療すると共にこれを防止するための必要なアクションを実行する際に医療従事者を支援することになろう。これに加えて、将来の規定量の時間における患者のＳＯＦＡスコアを予測及び監視することにより、医療従事者が、特定の治療又は介入と、治療又は介入との関連において適用される後続の薬剤滴定及び／又は予防方法と、を許容し得る又はし得ない患者を識別することができるようにすることができる。例えば、癌患者の予測されたＳＯＦＡスコアを監視することにより、臨床試験の参加者としての患者の将来の症状を和らげるべく、患者に対する特定の化学療法薬剤の投与を減少させる、或いは、一つ又は複数の更なる承認された薬剤の投与を開始する、ニーズを識別することができる。
【００２９】
最近の医療制度と関連する複雑さ及び費用が増大するのに伴って、患者及び医療従事者は、治療されない場合に患者の死亡又は患者の疾病率の悪化をもたらし得る将来のイベント又は悪影響を有する患者の状態を相対的に良好に予測するための新しい診断又は予防治療技法を求めている。医療従事者は、患者の状態の一つ又は複数の側面を特徴付けるための様々な臨床データ計測値を定期的に収集している。収集された臨床データ計測値は、収集された計測によって示される患者の即時の状態に対する洞察を提供している。これらの計測値は、患者の現在の状態に対する洞察を提供することにおいて有用である一方で、患者の疾病率又は死亡率のリスクの将来の状態についての洞察を医療従事者に提供することにおいて、常に有用であるわけではない。医療従事者（並びに、患者）にとっての問題点は、現在の量の時間における計測のために利用可能な様々な臨床データ計測に基づいて、将来の量の時間における、患者の、疾病率の増大、疾病の合併症、或いは、場合によっては、死亡のリスクの、尤度を正確に判定する方法である。この問題は、患者が将来の所定量の時間において経験し得る健康状態の潜在的な悪化を十分に治療するべく、且つ、場合によっては、これを予防するべく、医療要員、治療選択肢、及び／又は特定の診断装置又は手順を最良に割り当てる方法などの、医療従事者にとっての関係する課題を含んでいる。
【００３０】
トレーニング済みの予測モデルへの入力として、現在において計測される患者の様々な臨床データ計測値を使用することにより、将来の規定量の時間における患者のＳＯＦＡスコアを予測する能力を有する予防モデルをトレーニングするべく機械学習プロセスを利用する、この問題に対する一つの解決策が提案されている。この解決策の利益は、患者の疾病率又は死亡率の尤度の予期及び予測される変化に基づいて患者を適切に治療するべく、医療従事者を相対的に良好に準備することができるように、将来の患者の健康状態に関する相対的に高度な洞察を医療従事者に提供している。
【００３１】
様々な受け取られた患者データに基づいて、将来の規定量の時間におけるＳＯＦＡスコアを判定する能力を有するトレーニング済みの予測モデルを生成するべく、機械学習プロセスを利用することができる。トレーニング済みの予測モデルを生成するべく、機械学習プロセスは、機械学習アルゴリズムに対するトレーニングデータとして、選択された患者データ特徴のサブセットを反復的に入力している。選択された患者データ特徴のサブセットは、機械学習アルゴリズムが、患者のＳＯＦＡスコアを判定するべく一般的に使用されている患者データにのみ基づくことなしに、ＳＯＦＡスコアを予測するべく、トレーニングされるように、様々な患者データを含むことができる。例えば、機械学習アルゴリズムがトレーニングされる選択された患者のデータ特徴のサブセットは、酸化窒素、テストステロン、及び／又はマグネシウムレベルを含むことができる。これらの患者のデータ特徴のサブセットは、従来、ＳＯＦＡスコアを判定するべく、使用されてはいないが、機械学習プロセスにおいては、これらの特徴は、将来の所定量の時間における患者のＳＯＦＡスコアを演算するように機械学習アルゴリズムをトレーニングするべく、使用することができる。機械学習アルゴリズムが、トレーニングデータ入力内の様々な患者のデータ特徴のサブセットを反復的に処理するのに伴って、トレーニング入力として使用される選択された患者のデータ特徴のサブセットに基づいてＳＯＦＡスコアを生成するアルゴリズムの予測性能を最適化するべく、機械学習アルゴリズムの制御パラメータが調節される。機械学習アルゴリズムの制御パラメータの調節と、一連の患者のデータ特徴のサブセットの学習の完了と、の後に、結果的に得られた機械学習アルゴリズムを新しいトレーニング済みの予測モデルとして出力することができる。将来の規定量の時間におけるＳＯＦＡスコアを予測する能力を有する一つ又は複数の予測モデルを生成するべく本明細書において使用されている機械学習プロセスの更なる詳細については、以下において、以下の「機械学習プロセスの説明」の節において見出すことができる。
【００３２】
新しい予測モデルが機械学習プロセスにおいてトレーニングされたら、新しい予測モデルを配備することが可能であり、例として、例えば、メモリ内において保存することが可能であり、或いは、病院環境内の演算装置のプロセッサ上において構成することが可能であり、且つ、将来の規定量の時間における患者のＳＯＦＡスコアを予測するべく、使用することができる。配備された予測モデルは、入力として様々な患者データを受け取ることができると共に、入力患者データに基づいて、合計ＳＯＦＡスコア及び／又は一つ又は複数のＳＯＦＡ成分スコアを判定することができる。判定されたＳＯＦＡスコアは、メモリへのＳＯＦＡスコアの出力、ユーザインタフェース上における表示のための演算装置へのＳＯＦＡスコアの出力、又は患者レコードデータベースなどのデータベースへのＳＯＦＡスコアの出力を含む様々なシナリオ又は構成において出力することができる。
【００３３】
将来の様々な規定量の時間における患者の予測されたＳＯＦＡスコアを識別する出力ＳＯＦＡスコアは、出力ＳＯＦＡスコアによって通知される将来時点において発生するべく判定された予測される患者の状態の変化に基づいて、患者の疾病率又は死亡率のリスクの増大の尤度を低減するべく、予防治療選択肢の計画及び投与の際に、医療従事者によって使用することができる。以下、機械学習アルゴリズムをトレーニングし、且つ、将来の規定量の時間における患者の予測されるＳＯＦＡスコアを生成する能力を有するトレーニング済みの予測モデルを生成するべく、機械学習プロセスを実行するシステム及び方法について更に説明することとする。
【００３４】
図１は、機械学習を使用してＳＯＦＡスコアを予測するための例示用のアーキテクチャ１００を示している。アーキテクチャ１００は、大フォーマット演算装置１０５と、小フォーマット演算装置１１０と、を含む。又、アーキテクチャ１００は、患者レコードデータベース１１５と、患者データ１２０と、をも含む。アーキテクチャ１００は、予後予測システム１２５を含み、これは、特徴セレクタ１３０と、モデルトレーナ１３５と、トレーニングモデル１４０と、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル１４５と、トレーニング済みのＳＩＲＳスコア予測モデル１５０と、を含む。又、アーキテクチャは、患者ＡのＳＯＦＡスコア１５５ａ、患者ＢのＳＯＦＡスコア１５５ｂ、のみならず、患者ＣのＳＩＲＳスコア１５５ｃなどの、患者スコア１５５をも含む。
【００３５】
図１に示されているように、大フォーマット演算装置１０５、或いは、デスクトップコンピュータ又はラップトップコンピュータなどの任意のその他の完全に機能可能な演算装置は、患者データ１２０を機械学習トレーナ１２５に送信することができる。又、これに加えて、又はこの代わりに、小フォーマット演算装置１１０などの、その他の演算装置も、患者データ１２０を機械学習トレーナ１２５に送信することができる。小フォーマット演算装置１１０は、タブレット、スマートフォン、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ：Personal Digital Assistant）、又は、大フォーマット演算装置１０５との比較において相対的に制限された機能を有し得る任意のその他の演算装置を含むことができる。患者データは、機械学習トレーナ１２５に送信されるべく、例えば、患者レコードデータベース１１５内などのように、データベース内において保存することができる。大フォーマット演算装置１０５及び小フォーマット演算装置１１０は、患者のＳＯＦＡスコアの判定に関係するデータ及びアプリケーションを保存するメモリを含むことができる。いくつかの実装形態においては、大フォーマット演算装置１０５及び小フォーマット演算装置１１０は、医療従事者によって入力された、その他の演算装置によって入力された、或いは、直接的に患者監視機器からの、患者データを受け取ることができると共に、患者データを予後予測システム１２５に送信することができる。
【００３６】
図１に示されているように、患者データ１２０は、予後予測システム１２５に送信されている。いくつかの実装形態においては、患者データ１２０は、機械学習プロセスにおいて使用されるべく予後予測システム１２５に送信されるトレーニング入力を含んでいる。トレーニング入力は、様々な受け取られた患者データに基づいてＳＯＦＡスコアを予測する能力を有するトレーニングモデルを生成するべく、機械学習プロセスにおいて機械学習アルゴリズムをトレーニングするために使用される。その他の実装形態においては、患者データ１２０は、トレーニング入力を使用して機械学習プロセスにおいてトレーニングされた生成済みのモデルに対する入力として、予後予測システム１２５に送信される予測データを含んでいる。患者データ１２０は、患者のＳＯＦＡスコアの即座の判定において、のみならず、将来の様々な量の時間におけるＳＯＦＡスコアの予測において、利用され得るデータを含むことができる。例えば、患者データは、医療現場において一般的に収集されると共に入手可能である、特徴とも呼称される、いくつかの標準的な臨床パラメータ又は計測値を含むことができる。特徴は、一般的な患者計測値、バイタルサイン又は観察結果、試験室試験結果、服用された薬剤及びその薬剤の投与量、のみならず、規定されたルートによって患者に出入りする任意の物質、固体、流体を含むことができる。患者データ１２０は、将来の規定量の時間において所与の患者について予測されるＳＯＦＡスコアを出力するべくトレーニングされた予測モデルを導出するべく、機械学習プロセスにおいて処理することができる。
【００３７】
図１に更に示されているように、アーキテクチャ１００は、患者データ１２０を受け取り、且つ、患者ＡのＳＯＦＡスコア１５５ａ及び患者ＢのＳＯＦＡスコア１５５ｂなどの、患者ＳＯＦＡスコアを出力するべく、予後予測システム１２５を含む。要すれば、予後予測システム１２５は、トレーニング入力として患者データを受け取ると共にＳＯＦＡスコアの予測において使用されるトレーニングモデルを生成するべく、機械学習プロセスのトレーニング態様において機能している。予後予測システム１２５は、患者データ内の特徴のサブセットを選択するべく、機械学習プロセスのトレーニング態様において使用される特徴セレクタ１３０を含んでいる。又、予後予測システム１２５は、選択された特徴のサブセットを入力として処理するべく、且つ、受け取られた予測データに基づいて将来のＳＯＦＡスコア値を予測するべく機械学習プロセスの外部において後から使用され得る新しいトレーニングモデル１４０を生成するべく、選択された機械学習アルゴリズムを使用するモデルトレーナ１３５をも含んでいる。将来の規定量の時間におけるＳＯＦＡスコアを予測する能力を有する一つ又は複数の予測モデルを生成するための、本明細書において使用されている機械学習プロセスの更なる詳細については、以下において、以下の「機械学習プロセスの説明」の節において見出すことができる。
【００３８】
図１に示されているように、予後予測システム１２５は、特徴セレクタ１３０を含む。機械学習プロセスのトレーニング態様においては、特徴セレクタ１３０は、患者データを受け取り、且つ、選択された機械学習アルゴリズムをトレーニングするためのトレーニング入力として使用される患者データ内の特徴のサブセットを選択している。トレーニング入力内の選択された特徴のそれぞれのサブセットごとに、選択された機械学習アルゴリズムがトレーニングされた特徴のサブセットと関連する将来のＳＯＦＡスコアを予測するべく、選択された機械学習アルゴリズムをトレーニングすることができる。次いで、トレーニング済みの機械学習アルゴリズムを新しいトレーニング済みのモデル（例えば、トレーニングモデル１４０）として出力することが可能であり、これは、次いで、その後に、将来の規定量の時間において予測されるＳＯＦＡスコアを判定するべく、個々の患者のデータ（例えば、予測入力）に適用することができる。
【００３９】
予後予測システム１２５は、（破線で示されている）モデルトレーナ１３５を含む。いくつかの実装形態においては、モデルトレーナ１３５は、予後予測システム１２５内において含むことができる。その他の実装形態においては、モデルトレーナ１３５は、予後予測システム１２５から離れたところに配置することができる。機械学習プロセスのトレーニング態様において、モデルトレーナ１３５は、特徴セレクタ１３０から、選択された特徴のサブセットを含むトレーニング入力を受け取り、且つ、アルゴリズムの性能を評価するべく、特徴サブセットを予め選択された機械学習アルゴリズムに対して反復的に適用している。機械学習アルゴリズムがトレーニング入力を処理するのに伴って、モデルトレーナ１３５は、機械学習アルゴリズムの変数をターゲット出力データ（例えば、予測されたＳＯＦＡスコア）にマッピングするトレーニング入力のパターンを学習し、且つ、これらの関係をキャプチャするトレーニングモデルを生成する。例えば、図１に示されているように、モデルトレーナ１３５は、トレーニングモデル１４０を出力する。図１において点線矢印ラインを使用して更に示されているように、出力されるトレーニングモデル１４０は、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル１４５であってよい。いくつかの実装形態においては、機械学習ＳＩＲＳトレーナ（図示されてはいない）が、トレーニング済みのＳＩＲＳスコア予測モデル１５０などの、トレーニング済みのＳＩＲＳスコア予測モデルであってよい、トレーニングモデル１４０を出力することができる。
【００４０】
図１に更に示されているように、予後予測システム１２５は、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル１４５を含む。トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル１４５は、機械学習プロセスのトレーニング態様において実行されるモデルのトレーニングの結果として生成されたモデルである。トレーニングされたら、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル１４５は、予測データとして患者データ１２０を受け取ると共に所与の患者の患者スコア１５５を生成するべく、機械学習プロセスの外部において動作することができる。例えば、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル１４５は、患者ＡのＳＯＦＡスコア１５５ａを出力する。患者ＡのＳＯＦＡスコア１５５ａは、将来の二つの量の時間において予測されるＳＯＦＡスコアを識別するデータを含む（例えば、将来の１２時間において予測されるＳＯＦＡスコアを識別するＴ＝１２、並びに、将来の２４時間において予測されるＳＯＦＡスコアを識別するＴ＝２４）。出力されたＳＯＦＡスコアは、将来のそれぞれの規定量の時間において予測される合計ＳＯＦＡスコアを含む。例えば、患者Ａは、将来の１２時間において、１１という合計ＳＯＦＡスコアを有するべく、予測される。患者ＡのＳＯＦＡスコア１１５ａにおいて更に示されているように、患者Ａの合計ＳＯＦＡスコアは、将来の２４時間において１６に上昇することになる。同様に、出力されたＳＯＦＡスコアは、ＳＯＦＡ成分スコアを含む。それぞれのＳＯＦＡ成分スコアは、それぞれ、合計ＳＯＦＡスコアにおいて評価される六つの臓器系のうちの一つと関連付けられている。ＳＯＦＡ成分スコアは、将来のそれぞれの規定量の時間ごとに予測される。患者ＢのＳＯＦＡスコア１５５ｂも、同様に、患者Ａについて示されているように、合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを識別しているが、患者Ｂについて受け取られた患者データ１２０に基づいて予測されている。
【００４１】
図１に示されているように、予後予測システム１２５は、トレーニング済みのスコア予測モデル１５０を含む。いくつかの実装形態においては、予後予測システム１２５は、ＳＩＲＳ予後予測システム（図示されてはいない）であってよい。ＳＩＲＳ予後予測システムは、トレーニング入力を受け取ると共に、例えば、トレーニング済みのＳＩＲＳスコア予測モデル１５０などの、ＳＩＲＳスコア予測モデルなどのトレーニングモデル１４０を生成するべく、機械学習プロセスのトレーニング態様において同様に機能することができる。トレーニングされたら、トレーニング済みのＳＩＲＳスコア予測モデル１５０は、予測データとして患者データ１２０を受け取ると共に、例えば、患者ＣのＳＩＲＳスコア１５５ｃなどの、所与の患者のＳＩＲＳスコアを生成するべく、機械学習プロセスの外部において動作することができる。ＳＩＲＳスコアは、患者が将来の規定量の時間において少なくとも二つのＳＩＲＳ症状を経験することになる、０〜１００というスケールで表現された、尤度（或いは、いくつかのケースにおいては、確率）である。患者Ａ及び患者Ｂについて出力されるＳＯＦＡスコアと同様に、患者ＣのＳＩＲＳスコア１５５ｃも、将来の規定量の時間において予測されるＳＩＲＳスコアを含んでいる（例えば、将来の１２時間において予測されるＳＩＲＳスコアを識別するＴ＝１２、並びに、将来の２４時間において予測されるＳＩＲＳスコアを識別するＴ＝２４）。
【００４２】
図１に更に示されているように、患者ＡのＳＯＦＡスコア１５５ａ、患者ＢのＳＯＦＡスコア１５５ｂ、及びＳＩＲＳスコア１５５ｃは、大フォーマット演算装置１０５、小フォーマット演算装置１１０、及び／又は患者レコードデータベース１１５に送信されている。受け取られた患者スコア１５５は、大フォーマット演算装置１０５及び／又は小フォーマット演算装置１１０上のグラフィカルユーザインタフェースに出力することができる。出力患者スコア１５５は、将来の規定量の時間において予測されるＳＯＦＡ及びＳＩＲＳスコアに基づいて患者の治療アクションを判定するべく、医療提供者によって利用されてもよい。いくつかの実施形態においては、将来の規定量の時間において予測されるＳＯＦＡ及びＳＩＲＳスコアは、患者レコードデータベース１１５内において保存されている。
【００４３】
図２Ａは、いくつかの実装形態による、機械学習を使用してＳＯＦＡスコアを予測するシステム２００ａの例示用のブロック図である。システム２００ａは、クライアント２０４に結合された入力装置２０１及び出力装置２０２を含む。クライアント２０４は、プロセッサ２０６と、アプリケーション２１０を保存するメモリ２０８と、を含む。又、クライアント２０４は、ネットワーク２１４に接続された通信モジュール２１２をも含む。又、システム２００ａは、サーバ２１６をも含み、これは、通信モジュール２１８と、プロセッサ２２０と、メモリ２２２と、を更に含む。又、サーバ２１６は、モデルトレーニングシステム２２４をも含む。モデルトレーニングシステム２２４は、特徴セレクタ２２６と、モデルトレーナ２２８と、一つ又は複数のトレーニングモデル２３０と、を含む。モデルトレーニングシステム２２４は、以上の説明においてそうではない旨が示されているところを除いて、図１に示されている予後予測システム１２５と類似したコンポーネントを含んでおり、且つ、類似の動作を実行している。又、サーバ２１６は、一つ又は複数のトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２をも含んでおり、これらは、図１との関係において記述したように、機械学習プロセスにおいて実行されるトレーニングの際に出力されたトレーニングモデル２３０が、一つ又は複数のトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２などの、一つ又は複数のトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデルであり得ることを通知するべく、点線において示されている。
【００４４】
図２Ａに示されているように、システム２２０ａは、入力装置２０１を含む。入力装置２０１は、ユーザ入力を受け取り、且つ、ユーザ入力をクライアント２０４に提供している。入力装置２０１は、ユーザデータ又はコマンドをクライアント２０４などのクライアント上のアプリケーションに入力するべく使用されるキーボード、マウス、マイクロフォン、スタイラス、及び／又は任意のその他の装置又はメカニズムを含むことができる。いくつかの実装形態においては、入力装置２０１は、小フォーマット装置上などにおいて、ユーザ入力を受け取るべく、触覚、接触、又は音声認識インタフェースを含むことができる。
【００４５】
又、システム２００ａは、クライアント２０４をも含む。クライアント２０４は、ネットワーク２１４を介して、サーバ２１６と通信している。クライアント２０４は、入力装置２０１から入力を受け取っている。クライアント２０４は、例えば、図１に示されている、大フォーマット演算装置１０５などの、大フォーマット演算装置、こちらも図１に示されている、小フォーマット演算装置１１０などの、小フォーマット演算装置（例えば、スマートフォン又はタブレット）、医療データ装置（例えば、患者診断データ又は患者レコードデータを収集、管理、又は生成するべく医療現場において使用されている小又は大フォーマット装置）、或いは、適切なプロセッサ、メモリ、及び通信能力を有する任意のその他の類似の装置であってよい。クライアント２０４は、将来の様々な量の時間における患者のＳＯＦＡ及び／又はＳＩＲＳスコアの予測と関連するデータを受け取り、送信し、且つ、保存するように構成することができる。
【００４６】
図２Ａに更に示されているように、クライアント２０４は、プロセッサ２０６と、メモリ２０８と、を含む。プロセッサ２０６は、メモリ２０８内において保存されているコンピュータ可読命令及び／又はデータを実行すると共にコンピュータ可読命令及びデータを、通信モジュール２１２を介して送信するべく、動作する。メモリ２０８は、将来の規定量の時間における患者のＳＯＦＡスコアの予測に関連するコンピュータ可読命令及び／又はデータを保存することができる。例えば、メモリ２０８は、図１に示されている患者レコードデータベース１１５などの、患者データのデータベースを含むことができる。メモリ２０８は、アプリケーション２１０を含む。アプリケーション２１０は、例えば、将来の規定量の時間において所与の患者について予測されるＳＯＦＡスコアを判定する際に使用される、ユーザ入力又は患者データを受け取るためのアプリケーションであってよい。いくつかの実装形態においては、アプリケーション２１０は、将来の規定量の時間において所与の患者について予測されるＳＩＲＳスコアを判定する際に使用されるユーザ入力又は患者データを受け取ることができる。アプリケーション２１０は、入力として患者データを受け取ると共に将来の一つ又は複数の量の時間において所与の患者について予測されるＳＯＦＡスコアを含む出力を表示するべく、テキストの及びグラフィカルなユーザインタフェースを含むことができる。アプリケーション２１０は、特定の患者のＳＯＦＡスコア又はＳＩＲＳスコアが閾値を超過した際のアラート又はユーザ通知のトリガと関連するいくつかの構成可能な設定を含むことができる。いくつかの実装形態においては、アプリケーション２１０は、グラフィカルユーザインタフェース内において、将来の規定量の時間において閾値を超過するべく予測されるＳＯＦＡ成分スコアと関連する特定の臓器系を識別する通知を出力することができる。これに加えて、又はこの代わりに、アプリケーション２１０は、グラフィカルユーザインタフェース内において、所与の患者のＳＯＦＡ成分スコアが閾値を超過するべく予測される将来の所定量の時間を識別する通知を出力することもできる。いくつかの実装形態においては、アプリケーション２１０は、任意のＳＯＦＡ成分スコアが、将来の規定量の時間において閾値を超過するべく予測される患者のリストを出力することができる。
【００４７】
図２Ａに示されているように、クライアント２０４は、通信モジュール２１２を含む。通信モジュール２１２は、ネットワーク２１４を介して、クライアント２０４上において保存されている又はこれによって受け取られたコンピュータ可読命令及び／又は患者データを送信している。ネットワーク２１４は、クライアント２０４をサーバ２１６に接続している。ネットワーク２１４は、例えば、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ：Personal Area Network）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：Local Area Network）、キャンパスエリアネットワーク（ＣＡＮ：Campus Area Network）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ：MetroPolitan Area Network）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ：Wide Area Network）、広帯域ネットワーク（ＢＢＮ：BroadBand Network）、インターネット、及びこれらに類似したもののうちの任意の一つ又は複数を含むことができる。更には、ネットワーク２１４は、限定を伴うことなしに、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スター−バスネットワーク、ツリー又は階層型ネットワーク、並びに、これらに類似したものを含む、ネットワークトポロジーのうちの任意の一つ又は複数を含むことができる。
【００４８】
図２Ａに更に示されているように、サーバ２１６は、クライアント２０４によって生成された、且つ、受け取られた、コンピュータ可読命令及び／又は患者データを受け取り、保存し、且つ、処理するべく、動作している。いくつかの実装形態においては、サーバ２１６は、一つ又は複数の患者監視装置から直接的に患者データを受け取ることができる。サーバ２１６は、機械学習プロセスをホスティングするための、適切なプロセッサ、メモリ、及び通信能力を有する任意の装置であってよい。特定の態様においては、サーバ２１６のうちの一つ又は複数は、クライアント２０４と共に同一構内に配置することが可能であり、或いは、サーバ２１６は、例えば、クラウド演算設備又はリモートデータセンタ内などのように、クライアント２０４とは離れたところに配置することもできる。サーバ２１６は、ネットワーク２１４を介して送信されたコンピュータ可読命令及び／又は患者データを受け取るべく、通信モジュール２１８を含む。又、サーバ２１６は、実行された際に、プロセッサが、将来の規定量の時間において所与の患者について予測されるＳＯＦＡスコアを判定するようにする命令を実行するように構成された一つ又は複数のプロセッサ２２０をも含む。又、サーバ２１６は、将来の規定量の時間における所与の患者のＳＯＦＡスコアの予測と関連するコンピュータ可読命令及び患者データを保存するように構成されたメモリ２２２をも含む。例えば、メモリ２２２は、将来の様々な量の時間において患者について予測されるＳＯＦＡスコアを出力するべくトレーニングされた機械学習プロセスのトレーニングの際に生成されるトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２などの、一つ又は複数のトレーニングモデルを保存することができる。いくつかの実装形態においては、メモリ２２２は、機械学習プロセスにおいて同様に生成された、且つ、将来の様々な量の時間において患者について予測されるＳＩＲＳスコアを出力すべくトレーニングされた、ＳＩＲＳスコア予測モデルなどの、一つ又は複数のトレーニングモデルを保存することができる。いくつかの実装形態においては、メモリ２２２は、一つ又は複数のトレーニングモデルを生成するべく使用されることになる一つ又は複数の機械学習アルゴリズムを保存することができる。いくつかの実装形態においては、メモリ２２２は、クライアント２０４から受け取られた、且つ、ＳＯＦＡスコア予測モデル及び／又はＳＩＲＳスコア予測モデルをトレーニングするべく機械学習プロセスにおいてトレーニングデータセットとして使用される、患者データを保存することができる。いくつかの実装形態においては、メモリ２２２は、合計ＳＯＦＡスコアを予測するべく使用される一つ又は複数のトレーニング済みの予測モデルと、ＳＯＦＡ成分スコアを予測するべく使用される一つ又は複数のトレーニングモデルと、を保存することができる。
【００４９】
図２Ａに示されているように、サーバ２１６は、モデルトレーニングシステム２２４を含む。モデルトレーニングシステム２２４は、トレーニング入力として患者データを受け取るべく機械学習プロセスにおいて機能し、且つ、一つ又は複数のトレーニングモデルをトレーニングするべく患者データを処理している。モデルトレーニングシステム２２４は、特徴セレクタ２２６と、モデルトレーナ２２８と、一つ又は複数のトレーニングモデル２３０と、を含む。いくつかの実装形態においては、機械学習プロセスの結果として生成されると共に出力されるトレーニングモデル２３０は、サーバ２１６上のスタンドアロンコンポーネントとしてサーバ２１６上において構成されている。例えば、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２は、患者データを処理すると共に将来の規定量の時間における患者の予測されるＳＯＦＡスコアを出力するように、サーバ２１６上において構成されている。いくつかの実装形態においては、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２は、サーバ２１６上のメモリ２２２内において保存されている。
【００５０】
モデルトレーニングシステム２２４は、機械学習プロセスを実装するように構成されており、機械学習プロセスは、患者データをトレーニング入力として受け取ることになると共に、将来の規定量の時間におけるＳＯＦＡスコアを予測するべく後から使用され得るトレーニングモデルを生成することになる。機械学習プロセスのコンポーネントは、トレーニング入力として患者データを受け取り、患者データ内の特徴の一意のサブセットを選択し、トレーニング入力内の特徴のサブセットに基づいてモデルをトレーニングするべく機械学習アルゴリズムを使用し、且つ、様々な受け取られた患者データに基づいた将来予測のために出力及び使用され得るトレーニングモデルを生成するべく、動作している。将来の規定量の時間におけるＳＯＦＡスコアを予測する能力を有する一つ又は複数の予測モデルを生成するべく本明細書において使用されている機械学習プロセスの更なる詳細については、以下において、以下の「機械学習プロセスの説明」の節において見出すことができる。
【００５１】
図２Ａに示されているように、モデルトレーニングシステム２２４は、特徴セレクタ２２６を含む。特徴セレクタ２２６は、機械学習プロセスにおいて、患者データを受け取ると共に、機械学習アルゴリズムに対するトレーニング入力として提供されることになる特徴のサブセットを患者データから選択するべく、動作している。いくつかの実装形態においては、特徴セレクタ２２６は、機械学習アルゴリズムが、選択された特徴のサブセットに基づいて合計ＳＯＦＡスコア及び／又は一つ又は複数のＳＯＦＡ成分スコアを予測するべく、トレーニングされることになるように、ＳＯＦＡ成分スコアに対応する特徴のサブセットを選択することができる。その他の実装形態においては、特徴プロセッサ２２６は、患者の合計ＳＯＦＡスコア及び／又は一つ又は複数のＳＯＦＡ成分スコアを判定するべく一般に使用されている患者データに対応してはいない特徴の異なるサブセットを選択することができる。様々なトレーニング入力を使用することにより、機械学習プロセスは、様々な異なる患者データから患者の合計ＳＯＦＡスコア及び／又は一つ又は複数のＳＯＦＡ成分スコアを予測することができるトレーニング済みのモデルを生成することになる。
【００５２】
機械学習プロセスにおいて、特徴セレクタ２２６は、一つ又は複数のトレーニングモデルを生成するべく、選択された特徴のサブセットを機械学習アルゴルリズムへの入力としてモデルトレーナ２２８に提供している。サポートベクトル回帰、通常の最小二乗回帰（ＯＬＳＲ：Ordinary Least Squares Regresion）、線形回帰、ロジスティック回帰、ステップワイズ回帰、多変量適応型回帰スプライン（ＭＡＲＳ：Multivariate Adaptive Regression Splines）、局所推定型散布図スムージング（ＬＯＥＳＳ：Locally Estimated Scatterplot Smoothing）、順序回帰、ポアソン回帰、高速フォレスト分位点回帰、ベイズ線形回帰、ニューラルネットワーク回帰、決定フォレスト回帰、ブースト決定木回帰、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ：Artificial Neural Network）、ベイズ統計、事例ベース推論、ガウスプロセス回帰、帰納的論理プログラミング、学習オートマトン、学習ベクトル量子化、インフォーマルファジーネットワーク、条件付きランダムフィールド、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Genetic Algorithm）、情報理論、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ：Support Vector Machine）、平均１依存推定器（ＡＯＤＥ：Averated One-Dependence Estimator）、発見的自己組織化法（ＧＭＤＨ：Group Method of Data Handling）、インスタンスベース学習、遅延学習、及び最大情報スパニングツリー（ＭＩＳＴ：Maximum Information Spanning Trees）などのアルゴリズムを含む、様々な機械学習アルゴリズムが使用されるべく選択されてもよい。
【００５３】
モデルトレーナ２２８は、トレーニング入力として処理された受け取られた特徴のサブセット内のパターンに基づいて機械学習アルゴリズムの予測性能を評価し、且つ、一つ又は複数の新しいトレーニングモデル２３０を生成する。この結果、例えば、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２などの、生成されたトレーニングモデルは、所与の患者の将来の規定量の時間における予測されたＳＯＦＡスコアを出力するべく、それらがトレーニング及び生成された機械学習プロセスの外部において、患者データを受け取る能力を有する。
【００５４】
図２Ａに更に示されているように、機械学習プロセスを実行した結果として生成されたトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２は、患者データを受け取ることができると共に、予測されたＳＯＦＡスコアをプロセッサ２２０に出力するべく患者データを処理することができる。例えば、機械学習プロセスにおいて生成されたトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２は、予測入力として患者データを受け取ると共に将来の規定量の時間における患者のＳＯＦＡスコア予測を出力するべくデータを処理するように構成された人工知能システム又はアプリケーション内に後から包含することができる。いくつかの実装形態においては、プロセッサ２２０は、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２から出力された予測されたＳＯＦＡスコアをメモリ２２２内において保存することができる。いくつかの実装形態においては、メモリ２２２は、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデルのパラメータ入力要件に基づいて、受け取られた患者データを調節又は変換するための命令を保存することができる。例えば、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２が、凝固臓器系のＳＯＦＡ成分スコアを算出するためのパラメータ入力が１０３μｌ（マイクロリットル）当たりの血小板の数を使用して演算されることを必要としており、且つ、受け取られた凝固患者データが、１０３／ｃｃ（立方センチメートル）当たりの血小板の数を識別している場合には、特徴セレクタ２２６は、凝固ＳＯＦＡ成分スコアを更に正確に予測するべく、受け取られた凝固患者データをトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル内において使用される必要とされるフォーマットに変換することになろう。その他の実装形態においては、出力されたＳＯＦＡスコアは、ネットワーク２１４を介してクライアント２０４に送信するべく通信モジュール２１８に転送することができる。クライアント２０４によって受け取られたら、出力されたＳＯＦＡスコアは、モニタ、プリンタ、携帯型ハードドライブ、又はその他のストレージ装置などの、出力装置２０２に送信することができる。いくつかの実装形態においては、出力装置２０２は、クライアント２０４とインタフェースするように構成された、且つ、専門的な臨床診断又は試験室機器が出力するように通常は構成されている診断又は試験室データとの関連において予測されたＳＯＦＡスコアを表示し得る専門的な臨床診断又は試験室機器を含むことができる。
【００５５】
図２Ｂは、モデルトレーニングサーバ２３４上において構成された機械学習プロセスを使用するシステム２００ｂの例示用のブロック図を示している。図２Ｂのモデルトレーニングサーバ２３４との関係において図示及び記述されているそれぞれのコンポーネントの個々のコンポーネント及び機能は、図２Ｂに示されているモデルトレーニングサーバ２３４が、図２Ａにおいて示されている一つ又は複数のトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２を含んではいない、という例外を伴って、図２Ａのサーバ２１６との関係において図示及び記述されているコンポーネント及び個々の機能と同一である。
【００５６】
その代わりに、図２Ｂにおいて示されているように、システム２００ｂは、予測サーバ２１６とは別個のモデルトレーニングサーバ２３４を含んでいる。予測サーバ２１６は、図２Ｂに示されている予測サーバ２１６が、図２Ａに示されているモデルトレーニングシステム２２４などの、モデルトレーニングシステムを含んではいない、という例外を伴って、図２Ａに示されているサーバ２１６に類似したコンポーネント及び機能を含む。図２Ｂに示されている予測サーバ２１６は、一つ又は複数のトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２を含む。
【００５７】
予測サーバ２１６上において構成されているトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２は、トレーニングモジュール２４２などの、機械学習プロセスから生成された、且つ、将来の一つ又は複数の規定量の時間における患者の予測されたＳＯＦＡスコアを出力するべく機械学習プロセスにおいてトレーニングされた、モデルである。例として、例えば、クライアント２０４などの、クライアントから患者データを受け取った際に、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２は、受け取られた患者データに基づいて将来の個々の量の時間における患者の一つ又は複数のＳＯＦＡスコアを生成するべく、利用することができる。いくつかの実装形態においては、トレーニングＳＯＦＡスコア予測モデル２３２のそれぞれは、将来の特定量の時間におけるＳＯＦＡ成分スコア又は合計ＳＯＦＡスコアを生成することができる。いくつかの実装形態においては、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２のそれぞれは、将来の相対的に小さな量の時間又は将来の相対的に大きな量の時間におけるＳＯＦＡ成分スコア又は合計ＳＯＦＡスコアを生成することができる。例えば、第一のトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２は、将来の６、１２、又は２４時間において予測されるＳＯＦＡ成分スコアを生成することができる一方で、第二のトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２は、将来の３６、４８、又は７２において予測される合計ＳＯＦＡスコアを生成することができる。
【００５８】
又、図２Ｂに示されているように、システム２００ｂは、モデルトレーニングサーバ２３４をも含む。モデルトレーニングサーバ２３４は、機械学習プロセスを実装すると共に特徴セレクタ２３８、モデルトレーナ２４０、及び一つ又は複数のトレーニングモデル２４２を含むモデルトレーニングシステム２３６を含む。いくつかの実装形態においては、トレーニングサーバ２３４は、予測サーバ２１６と同一の場所に配置することができる。その他の実装形態においては、モデルトレーニングサーバ２３４は、例えば、予測サーバ２１６が配置されているデータセンタ又は病院構内とは別個に位置する第二データセンタ内などの、離れた場所において配置することができる。いくつかの実装形態においては、モデルトレーニングサーバ２３４上において構成されているモデルトレーニングシステム２３６は、様々な機械学習アルゴリズムを評価すると共に一つ又は複数の代替トレーニングモデル２４２を生成するべく、利用することができる。例えば、異なる機械学習アルゴリズム及びプロセスへのトレーニング入力として受け取られた患者データ内の異なる特徴のサブセットの使用に基づいて、モデルトレーニングシステム２３６は、別個の機械学習アルゴリズム及びプロセスを使用してトレーニング済みであり得る、予測サーバ２１６上において構成されたトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２とは異なるトレーニングモデル２４２をトレーニング及び出力することができる。
【００５９】
又、モデルトレーニングシステム２３６は、現時点の又は現在の時間について推定される合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを生成する能力を有する一つ又は複数のトレーニングモデル２４２をトレーニング及び出力するべく、機械学習プロセスを有するように構成することもできる。いくつかの実装形態においては、モデルトレーニングシステム２３６は、特定のＳＯＦＡ成分スコア及び合計ＳＯＦＡスコアを判定するべく従来から使用されている生理学的パラメータのうちの一つ又は複数が利用不能である際に、現時点の合計ＳＯＦＡスコア又は現時点のＳＯＦＡ成分スコアを推定する能力を有し得るトレーニング済みのモデル２２２などの、モデルを生成することができる。例えば、患者の腎臓ＳＯＦＡ成分スコアは、従来、患者の計測されたクレアチニンレベルに基づいて算出されている。医療従事者が患者のクレアチニンレベルを特定又は計測することができない場合には、その他の利用可能な生理学的パラメータに基づいた患者の現時点の腎臓ＳＯＦＡ成分スコアの判定において使用される推定された現時点のクレアチニンレベルを出力するように、モデルを生成することができる。このような生理学的パラメータは、将来の所定量の時間において予測される患者の合計ＳＯＦＡスコア又はＳＯＦＡ成分スコアの判定において使用される特徴を識別するべく使用されているものに類似した機械学習プロセスを通じて判定することができる。
【００６０】
又、モデルトレーニングシステム２３６は、将来の時点におけるＳＯＦＡ成分スコアの計算に通常は使用される生理学的パラメータの値を予測する能力を有する、モデル２２２などの、一つ又は複数のモデルをトレーニング及び出力するべく、機械学習プロセスを有するように構成することもできる。例えば、機械学習プロセスは、機械学習プロセスにおいて識別された特徴の入力の際に、例えば、限定を伴うことなしに、ビリルビンレベル、グラスゴーコーマスケール、血小板値、及び／又はクレアチニンレベルを含む、ＳＯＦＡ成分スコアの判定において使用される生理学的パラメータの予測された将来値を出力するモデルを生成するように、構成することができる。
【００６１】
又、モデルトレーニングシステム２３６は、オーバーラップしていない又は部分的にオーバーラップしている特徴の組に基づいて機械学習プロセスにおいてトレーニングされた、モデル２２２などの、複数のモデルをトレーニング及び出力するべく、機械学習プロセスを有するように構成することもできる。いくつかの実装形態においては、モデルの組又は集合体を含む相対的に安定したシステムを生成するべく、異なる特徴の組を有する複数のモデルを予測サーバ２１６上において実装することができる。このような実装形態においては、予測サーバは、所与のモデル内において使用される特定の生理学的パラメータが欠けるか又は不完全であり得る状況において、将来の合計ＳＯＦＡスコア、将来のＳＯＦＡ成分スコア、及び現時点の合計及び成分ＳＯＦＡスコアを相対的に正確に予測することができる。
【００６２】
図２Ｃは、複数の又は異なる機械学習プロセスによって生成されたトレーニングモデルを使用することにより、ＳＯＦＡスコア及びＳＩＲＳスコアを予測するシステム２００ｃの例示用のブロック図を示している。図２Ｃにおいて図示及び記述されているそれぞれのコンポーネントの個々のコンポーネント及び機能は、システム２００ｃが、ＳＩＲＳモデルトレーニングシステム２４８及びＳＯＦＡモデルトレーニングシステム２５０を有するように構成されたサーバ２４６を含んでいる、という例外を伴って、図２Ａに示されているコンポーネント及び個々の機能と同一ある。
【００６３】
図２Ｃに示されているように、システム２００ｃは、サーバ２４６を含む。サーバ２４６は、ＳＩＲＳモデルトレーニングシステム２４８と、ＳＯＦＡモデルトレーニングシステム２５０と、を含む。ＳＩＲＳモデルトレーニングシステム２４８及びＳＯＦＡモデルトレーニングシステム２５０は、それぞれ、個々の機械学習プロセスに従って個々のトレーニングモデル（例えば、図２Ａ及び図２Ｂに示されているトレーニングモデル２３０及び２４２）を生成する。例えば、ＳＩＲＳモデルトレーニングシステム２４８は、ネットワーク２１４を介して機械学習プロセスにおいてトレーニング入力として患者データを受け取り、且つ、将来の規定量の時間における患者のＳＩＲＳスコアを予測する能力を有する一つ又は複数のトレーニング済みのＳＩＲＳスコア予測モデル２４９を生成する。同様に、リモートＳＯＦＡモデルトレーニングシステム２５０は、ネットワーク２１４を介して異なる機械学習プロセスにおいてトレーニング入力として患者データを受け取り、且つ、将来の規定量の時間におけるＳＯＦＡ成分スコアの患者の合計ＳＯＦＡスコアを予測する能力を有する一つ又は複数のトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２５１を生成する。
【００６４】
図３は、図２Ａ〜図２Ｃの例示用のクライアント２０４及びサーバ２１６、２３４、及び２４６によって実行された機械学習プロセスから導出されるＳＯＦＡスコア予測モデルを使用してＳＯＦＡスコアを予測する例示用の方法３００を示している。方法３００は、患者データを受け取るステップ（ステージ３１０）を含む。方法は、ＳＯＦＡ成分スコアを判定するステップ（状態３２０）と、合計ＳＯＦＡスコアを判定するステップ（ステージ３３０）と、を更に含む。方法は、合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを出力するステップ（ステージ３４０）を更に含む。
【００６５】
ステージ３１０において、プロセス３００は、図２Ａに示されているサーバ２１６などの、サーバにおいて患者データを受け取ることにより、始まっている。患者データは、受け取られた患者データに基づいて将来の規定量の時間における患者の予測されたＳＯＦＡスコアを判定するべく、機械学習プロセスにおいて予めトレーニング済みである一つ又は複数のトレーニング済みのＳＯＦＡスコアモデルを有するように構成されたサーバにより、様々な供給源から受け取ることができる。例えば、患者データは、図１に示されている、大フォーマット演算装置１０５及び小フォーマット演算装置１１０などの、一つ又は複数の演算装置上において保存することができる。これに加えて、患者データは、図１に示されている患者レコードデータベース１１５などの、ネットワークアクセス可能なデータベース内において保存することもできる。いくつかの実装形態においては、データベースは、図２に示されているクライアント装置２０４などの、クライアント装置上に位置することができる。
【００６６】
受け取られた患者データは、患者識別データ、標準的な臨床診断データのみならず、ＳＯＦＡスコア予測とは関係しないものと思われ得るその他の生理学的データ又は臨床計測値をも含むことができる。受け取られた患者データは、ＳＯＦＡスコアの予測に使用され得る、医療現場において取得された特定の臨床パラメータ又は計測に対応する、一つ又は複数のデータ要素又は特徴を含むことができる。患者データは、患者識別子、患者の誕生日、並びに、入院又は退院の日時などの、エンカウンタデータを含むことができる。又、患者データは、医療提供者によって実行された任意の治療又はアクションのタイムスタンプ及び数値を識別するチャートデータを含むこともできる。患者データは、患者に対して実行された任意の診断試験の結果のタイムスタンプ及び数値を識別する試験室データを含むことができる。患者データは、薬剤タイプ、薬剤投与量、及び薬剤が患者に投与された際のタイムスタンプを識別する薬剤データを更に含むことができる。
【００６７】
図１の患者データ１２０と関連する予測データなどの、患者データは、図２Ａのサーバ２１６などの、サーバにより、クライアント２０４から受け取られる。サーバ２１６は、将来の様々な量の時間において患者について予測されるＳＯＦＡスコアを生成するべく機械学習プロセスから導出されると共に機械学習プロセスにおいてトレーニングされた一つ又は複数のトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２を有するように構成されている。トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２のそれぞれは、将来の特定の量の時間における合計ＳＯＦＡスコア又はＳＯＦＡ成分スコアを生成することができる。トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２は、予測されたＳＯＦＡスコアを判定及び出力するべく、受け取られた患者データをモデル入力として処理している。ＳＯＦＡスコア予測モデル２３２は、様々な受け取られた患者データに基づいて将来の規定量の時間における所与の患者の予測された合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを判定するべく、機械学習プロセスにおいてトレーニングされている。機械学習プロセスの結果は、ＳＯＦＡスコア判定のための必須のパラメータ入力にのみ基づいたＳＯＦＡスコアの判定に限定されてはいないトレーニング済みの予測モデルであり、且つ、将来のＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを予測するべくモデル入力として様々な患者データを利用し得るトレーニング済みの予測モデルである。
【００６８】
ステージ３２０において、サーバ２１６は、ＳＯＦＡ成分スコアを判定している。受け取られた患者データは、将来の規定の時点における患者の合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを判定するべく、図２Ａに示されているトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデルなどの、一つ又は複数のトレーニング済みのＳＯＦＡスコアモデルを使用して処理されている。肝臓、神経、呼吸、凝固、腎臓、及び心血管臓器系について一つずつである、六つ（６個）の異なるＳＯＦＡ成分スコアが存在している。それぞれのＳＯＦＡ成分スコアは、ゼロ（０）の最小値〜四（４）の最大値の範囲をとることができる。六つのＳＯＦＡ成分スコアのそれぞれは、様々な患者データを予測入力として使用することにより、トレーニング済みのＳＯＦＡスコアモデルによって判定することができる。
【００６９】
受け取られた患者データの処理に基づいて、将来の規定量の時間における患者のＳＯＦＡ成分スコアを予測することができる。例えば、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２のそれぞれは、将来の６、１２、１８、又は２４時間における患者の予測されたＳＯＦＡ成分スコアを出力することができる。いくつかの実装形態においては、本開示の範囲を逸脱することなしに、将来のその他の時間におけるＳＯＦＡスコアを予測するべく、その他のモデルを使用することができる。
【００７０】
ステージ３３０において、サーバ２１６は、合計ＳＯＦＡスコアを判定している。合計ＳＯＦＡスコアは、ゼロ（０）の最小値〜二十四（２４）の最大値の範囲をとることができる。いくつかの実装形態においては、合計ＳＯＦＡスコアは、六つの異なるＳＯＦＡ成分スコアのそれぞれの値を合計することにより、判定することができる。その他の実装形態においては、合計ＳＯＦＡスコアは、一つ又は複数の合計ＳＯＦＡスコア予測モデルによって判定することができる。この例においては、受け取られた患者データは、合計ＳＯＦＡスコアを判定するべく、ＳＯＦＡスコア予測モデルへの入力として処理されている。機械学習プロセスは、六つの異なるＳＯＦＡ成分スコアのそれぞれを演算するべく必要とされるモデルパラメータに具体的に対応している患者データ内の特徴値との比較において、同一の、更に多くの、更に少ない、且つ／又は、異なる、特徴及び特徴値を含む、受け取られた患者データに基づいて合計ＳＯＦＡスコアを生成する能力を有する、図２Ａに示されているトレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２などの、トレーニングモデルをトレーニング及び導出するべく、機械学習アルゴリズムを使用している。
【００７１】
受け取られた患者データの処理に基づいて、将来の規定量の時間における患者の合計ＳＯＦＡスコアを予測することができる。例えば、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデル２３２は、将来の６、１２、１８、及び／又は２４時間における患者の予測された合計ＳＯＦＡスコアを出力することができる。
【００７２】
ステージ３４０において、サーバ２１６は、合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを出力している。いくつかの実装形態においては、出力された合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアは、例えば、図２Ａに示されているサーバ２１６上のメモリ２２２などの、サーバ上に配置されているメモリに出力することができる。その他の実装形態においては、出力された合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアは、図１に示されている患者レコードデータベース１１５などの、データベース内において保存することができる。この例においては、患者レコードデータベース１１５は、クライアント２０４上において、且つ／又は、サーバ２１６、２３４、又は２４６上において、構成することができる。
【００７３】
いくつかの実装形態においては、サーバ２１６は、合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを図２Ａに示されているクライアント２０４に出力することができる。いくつかの実装形態においては、クライアント２０４は、出力された合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを表示するべく、グラフィカルユーザインタフェースを含むことができる。例えば、クライアント２０４上のアプリケーション２１０は、出力された合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを表示するべく、グラフィカルユーザインタフェースを含むことができる。例えば、クライアント２０４は、患者データを表示するべく使用される病院の集中治療室（ＩＣＵ）内のモニタであってもよい。出力された合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアは、ＩＣＵ内の医療従事者が、将来の所定量の時間において予測される患者の合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを閲覧することを可能にするべく、モニタ上のグラフィカルユーザインタフェース内において表示することができる。予測された合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを表示することにより、医療従事者は、患者の予測されたＳＯＦＡスコアについて、適宜、予防的な治療介入、治療、又はアクションを準備し、且つ／又は、これらを実行することができる。その他の実装形態においては、サーバ２１６は、合計ＳＯＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアをクライアント２０４に出力しており、且つ、クライアント２０４は、出力された合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアをメモリ２１８内において更に保存することができる。いくつかの実装形態においては、サーバ２１６は、合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアをクライアント２０４に出力しており、且つ、クライアント２０４は、合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアを出力装置２０２に更に出力することができる。
【００７４】
図４Ａ〜図４Ｄは、いくつかの実装形態による、小フォーマット演算装置上において患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示すると共にこれとやり取りするための例示用のユーザインタフェースを示している。図４Ａ〜図４Ｄにおいて示されているユーザインタフェースにより、医療従事者は、１人又は複数の患者の予測されたＳＯＦＡスコアを受け取ることができると共に、受け取られた予測されたＳＯＦＡスコアに基づいてアクションを実行することができる。いくつかの実装形態においては、ユーザインタフェースを表示する小フォーマット装置は、タブレット、スマートフォン、或いは、患者データを管理し、入力し、受け取り、表示し、且つ／又は、送信するべく使用されるその他の類似の小フォーマット演算装置であってよい。いくつかの実装形態においては、小フォーマット演算装置は、心電図（ＥＫＧ）、非侵襲型の人工呼吸装置、又は血行動態監視システムなどの、ディスプレイを有するように構成された臨床診断装置であってよい。臨床診断装置は、ユーザインタフェース上において、将来の様々な量の時間における患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示するように更に構成することができる。
【００７５】
図４Ａは、小フォーマット演算装置上において患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示すると共にこれとやり取りするための例示用のユーザインタフェース４００ａを示している。ユーザインタフェース４００ａは、システム設定要素４０２、アラート合計カウントインジケータ４０４、ハイリスク患者カウントインジケータ４０６、中間リスク患者カウントインジケータ４０８、ローリスク患者カウントインジケータ４１０、及び不十分なデータインジケータ４１２を含む。
【００７６】
図４Ａにおいて示されているように、ユーザインタフェース４００ａは、予測されたＳＯＦＡスコアアラートデータ及び患者リスクカテゴリを識別するグラフィカルディスプレイを医療従事者に提供している。例えば、ユーザインタフェース４００ａは、システム設定要素４０２を含み、これは、システム設定又は構成の詳細にアクセスするための対話型の要素である。又、ユーザインタフェース４００ａは、アラート合計カウントインジケータ４０４をも含む。アラート合計カウントインジケータ４０４は、予測されたＳＯＦＡスコアに基づいて将来の所定量の時間において予防的な治療処置を必要としている患者の数について医療従事者に通知している。アラート合計カウントインジケータ４０４は、その個々の合計ＳＯＦＡスコアが閾値を超過している患者の数を識別している。又、これに加えて、又はこの代わりに、アラート合計カウントインジケータ４０４は、（六つの予測されたＳＯＦＡ成分スコアのうちの）一つ又は複数のＳＯＦＡ成分スコアが閾値を超過している患者の数を識別するように構成することもできる。例えば、図４Ａに示されているアラート合計カウントインジケータ４０４は、合計ＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡ成分スコアが、将来の規定時間において既定の閾値を超過するべく予測されている１８人の患者が存在しており、且つ、医療従事者が、適切な次の治療のための一連のアクションを判定するべく、個々の患者のデータを検討する必要がある、と通知している。アラート合計カウントインジケータ４０４上における選択又はクリックにより、ユーザインタフェース４００ａは、その合計ＳＯＦＡスコア又はＳＯＦＡ成分スコアが、将来の規定量の時間において規定の閾値を超過するべく予測されている１８人の患者のリストを医療従事者に提示することができる。
【００７７】
いくつかの実装形態においては、アラート合計カウントインジケータ４０４は、患者のＳＯＦＡスコアが閾値を超過しているかどうかとは無関係に、生成されたすべてのアラートを表すように構成することができる。例えば、アラート合計カウントインジケータ４０４は、患者の予測された合計ＳＯＦＡスコア又はＳＯＦＡ成分スコアの任意の変化についてアラートをトリガするように構成することができよう。アラート合計カウントインジケータ４０４上における選択又はクリックにより、ユーザインタフェース４００ａは、その予測された合計ＳＯＦＡスコア又は患者の一つ又は複数のＳＯＦＡ成分スコアうちのいずれかが、患者の予測されたＳＯＦＡスコアの最後の判定以降に変化している、すべての患者のリストを医療従事者に提示することができる。この表示されたデータを使用することにより、医療従事者のチームは、患者の予測されたＳＯＦＡスコアの予測される変化に基づいて治療の選択肢及び治療の供給タイミングを相対的に良好に管理することができる。
【００７８】
ユーザインタフェース４００ａは、ハイリスク患者カウントインジケータ４０６を含む。ハイリスク患者カウントインジケータ４０６は、患者が、現時点において、恐らくは緊急な治療のために患者データの即時の検討を必要としているハイリスクカテゴリに患者を配置するＳＯＦＡスコアの変化を経験している、或いは、これを経験することが予測される、ことをその予測されたＳＯＦＡスコアが通知している患者の数に関するデータを医療従事者に提供している。ハイリスクカテゴリへの患者の割当は、ユーザ構成された閾値を超過している患者の予測されたＳＯＦＡスコアに基づいたものであってもよく、或いは、患者の予測されたＳＯＦＡスコアの変化のうちの一つ又は複数が将来の一つ又は複数の量の時間において変化する大きさを識別するユーザ構成された変化の量に基づいたものであってもよい。いくつかの実装形態においては、ハイリスク患者カウントインジケータ４０６は、着色されたアイコン（赤色の円など）を伴っていてもよい。その他の実装形態においては、ハイリスク患者カウントインジケータ４０６は、アニメーション化されたアイコン（フラッシングする感嘆符など）を伴っていてもよい。又、ハイリスク患者カウントインジケータ４０６は、対話型の要素を含んでいてもよく、これは、ユーザインタフェース内において選択された際に、その予測されたＳＯＦＡスコアに基づいてハイリスクカテゴリ内に位置しているものと判定された患者のリストを医療従事者に提供することになる、例えば、ユーザインタフェース４００ａ内において示されているように、ハイリスク患者カウントインジケータ４０６は、円内において右を指す山形を表示しているアイコンを含んでおり、これは、選択された際に、ユーザインタフェース４００ａにおいて、ハイリスクカテゴリ内の患者のリストを表示する。
【００７９】
ユーザインタフェース４００ａは、中間リスク患者カウントインジケータ４０８を含む。中間リスク患者カウントインジケータ４０８は、患者が、現時点において、相対的に緊急な治療のニーズを防止するべく患者のデータの用心深い監視及び観察を必要とする中間リスクカテゴリに患者を配置するＳＯＦＡスコアの変化を経験している、或いは、これを経験するべく予測されている、とその予測されたＳＯＦＡスコアが通知している患者の数に関するデータを医療従事者に提供している。中間リスクカテゴリへの患者の割当は、ユーザ構成された閾値を超過している患者の予測されたＳＯＦＡスコアの変化に基づいたものであってもよく、或いは、患者の予測されたＳＯＦＡスコアのうちの一つ又は複数が将来の一つ又は複数の量の時間において変化する大きさを識別しているユーザ構成された変化の量に基づいたものであってもよい。いくつかの実装形態においては、中間リスク患者カウントインジケータ４０８は、着色されたアイコン（黄色の円など）を伴っていてもよい。その他の実施形態においては、中間リスク患者カウントインジケータ４０８は、アニメーション化されたアイコンを伴っていてもよい。又、ハイリスク患者カウントインジケータ４０６との関係において上述したように、中間リスク患者カウントインジケータ４０８も、対話型の要素を含んでいてもよく、これは、ユーザインタフェース内において選択された際に、その予測されたＳＯＦＡスコアに基づいて中間リスクカテゴリ内にあると判定された患者のリストを医療従事者に提供することになる。
【００８０】
ユーザインタフェース４００ａは、ローリスク患者カウントインジケータ４２０を含む。ローリスク患者カウントインジケータ４１０は、患者が、現時点において、更なる治療のニーズを防止するべく患者のデータの最小限の且つ通常の監視を必要とするローリスクカテゴリ内に患者を配置するＳＯＦＡスコアの変化を経験している、或いは、これを経験するべく予測されている、ことをその予測されたＳＯＦＡスコアが通知している患者の数に関するデータを医療従事者に提供している。ローリスクカテゴリへの患者の割当は、ユーザ構成された閾値を超過している患者の予測されたＳＯＦＡスコアの変化に基づいたものであってもよく、或いは、患者の予測されたＳＯＦＡスコアのうちの一つ又は複数が将来の一つ又は複数の量の時間において変化する大きさを識別するユーザ構成された変化の量に基づいたものであってもよい。いくつかの実装形態においては、ローリスク患者カウントインジケータ４１０は、着色されたアイコン（緑色の円など）を伴っていてもよく。その他の実装形態においては、ローリスク患者カウントインジケータ４１０は、アニメーション化されたアイコンを伴っていてもよい。又、ハイリスク患者カウントインジケータ４０６との関係において上述したように、ローリスク患者カウントインジケータ４１０も、対話型の要素を含んでいてもよく、これは、ユーザインタフェース内において選択された際に、その予測されたＳＯＦＡスコアに基づいてローリスクカテゴリ内にあると判定された患者のリストを医療従事者に提供することになる。
【００８１】
ユーザインタフェース４００ａは、不十分なデータインジケータ４１２を含む。不十分なデータインジケータ４１２は、ＳＯＦＡスコアを予測するべく利用可能な十分な患者データが存在していない患者の数に関するデータを医療従事者に提供している。例えば、ＩＣＵに新しく入室した患者は、将来の規定量の時間におけるそのＳＯＦＡスコアを予測するべく使用される十分な関連する患者データを有していない場合がある。更に多くのデータが患者について生成されるのに伴って、その患者の予測されたＳＯＦＡスコアを判定することができると共に、将来の一つ又は複数の量の時間において予測される判定されたＳＯＦＡスコアに基づいて、その患者をロー、中間、又はハイリスクカテゴリに割り当てることができる。いくつかの実装形態においては、不十分なデータインジケータ４１２は、着色されたアイコンを伴っていてもよい。その他の実装形態においては、不十分なデータインジケータ４１２は、アニメーション化されたアイコンを伴っていてもよい。又、ハイリスク患者カウントインジケータ４０６との関係において上述したように、不十分なデータインジケータ４１２も、対話型の要素を含んでいてもよく、これは、ユーザインタフェースにおいて選択された際に、不十分なデータカテゴリにあると判定された患者のリストを医療従事者に提供することになる。
【００８２】
図４Ｂは、患者の予測されたＳＯＦＡスコアに基づいて、例えば、ハイリスクカテゴリなどの、特定のリスクカテゴリに割り当てられた患者を表示すると共にこれとやり取りするための小フォーマット演算装置上の例示用のユーザインタフェース４００ｂを示している。ユーザインタフェース４００ｂは、ユーザインタフェース４００ａにナビゲートして戻るための（例えば、円内の左を指す山形を表示しているアイコンとして示された）対話型要素のみならず、システム設定又は構成の詳細用の（例えば、図４Ａとの関係において記述したシステム設定要素と同一の、三つの垂直方向のドットとして示された）対話型要素をも含む。又、ユーザインタフェース４００ｂは、予測スコアタブ４１４、患者データフィルタ４１６、ＳＯＦＡ成分スコアタブ４１８、患者識別データ４２０、患者合計ＳＯＦＡスコアデータ４２２、及び患者ＳＯＦＡ成分スコアデータ４２４をも含む。
【００８３】
図４Ｂに示されているように、ユーザインタフェース４００ｂは、患者の予測されたＳＯＦＡスコアに基づいて特定のリスクカテゴリに割り当てられた患者のリストを識別するグラフィカルディスプレイを医療従事者に提供している。例えば、ユーザインタフェース４００ｂは、ハイリスクカテゴリに割り当てられた患者のリストを表示している。ユーザインタフェース４００ｂは、予測スコアタブ４１４を含む。予測スコアタブ４１４により、医療従事者は、そのリスクカテゴリ内の患者リストのＳＯＦＡスコアデータ又はＳＩＲＳスコアデータを閲覧することができる。ＳＯＦＡ予測スコアタブの選択に基づいて、ユーザインタフェースは、患者のＳＯＦＡスコアに関係するデータを表示することになる。同様に、ＳＩＲＳ予測スコアタブの選択に基づいて、ユーザインタフェースは、患者のＳＩＲＳスコアに関係するデータを表示することになる。
【００８４】
図４Ｂに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｂは、患者データフィルタ４１６を含む。患者データフィルタ４１６により、医療従事者は、ＳＯＦＡ又はＳＩＲＳスコアデータを既定の閾値のリストによってフィルタリングすることができる。例えば、ユーザインタフェース４００ｂにおいて示されているように、医療従事者は、ハイリスクカテゴリに割り当てられた列挙された患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示するべく指定された予測タブ４１４を選択している。医療従事者は、フィルタ基準に基づいて患者のリストを改善するべく、患者データフィルタ４１６を更に選択することができる。ユーザインタフェース４００ｂにおいて示されているように、医療従事者は、ユーザインタフェースが、少なくとも一つのＳＯＦＡ成分スコアが三（３）という値以上であるハイリスク患者のみを表示するように、すべてのハイリスク患者のリストをフィルタリングするべく選択している。医療従事者が選択した特定のフィルタコマンドを実行した際に、ユーザインタフェース４００ｂは、少なくとも一つのＳＯＦＡ成分スコアが３という値以上である患者のリストを表示することになる。患者データフィルタ４１６は、予測されたＳＯＦＡスコア及び予測されたＳＩＲＳスコアのそれぞれと関連する可能な値の範囲に対応する様々な事前構成された又はユーザ定義されたフィルタ選択設定を含むことができる。いくつかの実装形態においては、患者データフィルタ４１６は、フィルタを適用しないというフィルタ選択設定を含むことができる。
【００８５】
図４Ｂに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｂは、ＳＯＦＡ成分スコアタブ４１８を含む。ＳＯＦＡ成分スコアタブ４１８により、医療従事者は、患者のリストのＳＯＦＡ成分スコアデータを閲覧することができる。例えば、ユーザインタフェース４００ｂに示されているように、医療従事者は、呼吸臓器系に関係するＳＯＦＡ成分スコアタブ４１８を表示するべく、選択している。選択の際に、ユーザインタフェース４００ｂは、それぞれの患者ごとに、呼吸ＳＯＦＡ成分スコアデータを表示することになる。その他の実装形態においては、ＳＯＦＡ成分スコアタブ４１８は、患者データフィルタ４１６との関連において使用されてもよく、且つ、その他の実装形態においては、患者データフィルタ４１６は、選択されたＳＯＦＡ成分スコアタブ４１８に対応するＳＯＦＡ成分スコアの選択された表示に対してフィルタを適用しないように設定することができる。
【００８６】
図４Ｂに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｂは、患者識別データ４２０を含む。患者識別データ４２０は、特定の患者のアイデンティティ及び場所を判定するべく医療従事者によって使用される個人的な且つ管理的なデータを含んでいる。例えば、患者識別データ４２０は、限定を伴うことなしに、患者の名称、患者が治療を受けている病棟、並びに、患者が病棟内において占有しているベッド番号を含むことができる。又、様々なその他の個人的な且つ管理的なデータを患者識別データ４２０として提示することもできよう。いくつかの実装形態においては、具体的な患者識別データ４２０の表示は、ユーザ定義されてもよく、或いは、事前構成されてもよい。
【００８７】
図４Ｂに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｂは、患者合計ＳＯＦＡスコアデータ４２２を含む。患者合計ＳＯＦＡスコアデータ４２２は、将来のユーザ選択可能な量の時間において予測されるそれぞれの患者の現時点の又は一番最近に判定された合計ＳＯＦＡスコアを識別している。患者合計ＳＯＦＡスコアデータ４２２は、ユーザ選択に対応する将来の時間において予測される合計ＳＯＦＡスコアの値を含む。例えば、ユーザインタフェース４００ｂにおいて示されているように、将来の６時間のユーザ選択された時間において患者 Jack Smith について予測される患者合計ＳＯＦＡスコアデータ４２２は、２４である。いくつかの実装形態においては、患者合計ＳＯＦＡスコアデータ４２２は、患者の予測されたＳＯＦＡスコアに基づいて特定の患者に割り当てられたリスクカテゴリを通知する対話型要素を有するように表示することができる。
【００８８】
図４Ｂに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｂは、患者ＳＯＦＡ成分スコアデータ４２４を含む。患者ＳＯＦＡ成分スコアデータ４２４は、将来のユーザ選択可能な量の時間において予測されるそれぞれの患者の現時点の又は一番最近に判定されたＳＯＦＡ成分スコアを識別している。例えば、医療従事者は、将来の６時間の時間において予測される患者のＳＯＦＡ成分スコアデータ４２４の閲覧を所望する場合がある。いくつかの実装形態においては、患者のＳＯＦＡ成分スコアデータ４２４は、選択された患者データフィルタ４１６の設定と、選択されたＳＯＦＡ成分スコアタブ４１８と、に対応している。その他の実装形態においては、患者データフィルタ４１６の設定が適用されていない際には、ユーザインタフェース４００ｂは、医療従事者によって選択されたＳＯＦＡ成分スコアタブ４１８にのみ基づいて、患者ＳＯＦＡ成分スコアデータ４２４を表示している。いくつかの実装形態においては、ユーザインタフェース４００ｂは、現在の時間について推定される患者の現時点の合計ＳＯＦＡスコア又は現時点のＳＯＦＡ成分スコアを表示するべく、更なる列を含むことができる。同様に、ユーザがＳＩＲＳ予測スコアタブ４１４を閲覧するべく選択した場合には、ユーザインタフェース４００ｂは、現在の時間において推定される現時点のＳＩＲＳスコアを表示することができる。
【００８９】
いくつかの実装形態においては、医療従事者などの、ユーザは、ユーザインタフェース４００ｂ内において示されている患者のＳＯＦＡ成分スコアデータ４２４とやり取りしてもよく、且つ、ユーザインタフェースは、将来のなんらかの量の時間において発生するべく予測される特定のＳＯＦＡ成分スコアの算出に通常は関連する生理学的パラメータを表示することになる。例えば、医療従事者が将来の６時間において予測される Jack Smith のＳＯＦＡスコアデータを閲覧している図４Ｂに示されているユーザインタフェース４００ｂを検討してみよう。医療従事者が、図示されている「呼吸」ＳＯＦＡ成分スコアタブ４１８を選択したものと仮定しよう。ユーザインタフェースは、例えば、将来の６時間の時間において「４」の値に到達するべく予測される呼吸ＳＯＦＡ成分スコア４２４などの、Jack Smith の呼吸ＳＯＦＡ成分スコアデータを表示する。いくつかの実装形態においては、医療従事者は、例えば、「４」などの、表示された値、或いは、表示された値を取り囲むユーザインタフェースの空間又は領域、の接触、クリック、又は選択により、ＳＯＦＡ成分スコアデータ４２４とやり取りすることができる。いくつかの実装形態においては、医療従事者は、例えば、「４」などの、表示された値の上部においてポインタ又はマウスカーソルを運動させることにより、ＳＯＦＡ成分スコアデータ４２４とやり取りすることができる。ＳＯＦＡ成分スコア「４」を選択するか又はその他の方法でこれとやり取りした際に、ユーザインタフェース４００ｂは、予測されたＳＯＦＡコンポーネントと関連する生理学的なパラメータ値を表示することができる。いくつかの実装形態においては、予測された生理学的パラメータ値は、将来のＳＯＦＡ成分スコアを予測する際に使用されている。いくつかの実装形態においては、将来のＳＯＦＡ成分スコアは、予測された生理学的パラメータ値を考慮していないモデルを使用することにより、予測されている。例えば、ユーザインタフェース４００ｂは、「４」を選択又はクリックした際に、Jack Smith のＰＡＯ２（動脈分圧）とＦＩＯ２（吸入酸素の割合）との間の計測された比率などの、Jack Smith の呼吸ＳＯＦＡコンポーネント値に対応する生理学的パラメータ及びパラメータ値を識別する、既存のユーザインタフェース４００ｂの上部に重畳されたデータ表を表示することができる。いくつかの実装形態においては、ユーザインタフェース４００ｂは、「４」の選択又はクリックの際に、Jack Smith の呼吸ＳＯＦＡ成分スコアに対応する生理学的パラメータ及びパラメータ値を識別するデータが表示されている新しいユーザインタフェース（図示されていない）に遷移してもよく、或いは、これを表示してもよい。
【００９０】
いくつかの実装形態においては、ユーザインタフェース４００ｂは、患者識別データ４２０、患者合計ＳＯＦＡスコアデータ４２２、及び患者ＳＯＦＡ成分スコアデータ４２４のいずれかと関連する、アイコン又はリンクなどの、対話型の要素をクリック又は選択することにより、個々の患者のＳＯＦＡスコアデータを更に表示するように構成することができる。個々の患者のＳＯＦＡスコアデータを表示するユーザインタフェースについては、図４Ｄとの関係において説明することとする。
【００９１】
図４Ｃは、患者のＳＯＦＡスコアの予測された変化に基づいて、トリアージ又は可能な治療を必要としている患者のリストを表示すると共にこれとやり取りするための小フォーマット演算装置上の例示用のユーザインタフェース４００ｃを示している。患者及びその予測されるイベントタイプのリストを提示することにより、医療従事者は、列挙された患者に予防的な看護を提供するべく、治療の選択肢及びリソースを相対的に良好に準備することができる。ユーザインタフェース４００ｃは、ユーザインタフェース４００ａ又は４００ｂにナビゲートして戻るための対話型要素４２６のみならず、システム設定又は構成の詳細用の（例えば、三つの垂直方向のドットとして示された）対話型要素をも含む。又、ユーザインタフェース４００ｃは、一つ又は複数の患者トリアージカテゴリ４２８、患者識別データ４３０、トリアージイベントタイプデータ４３２、イベントタイミングデータ４３４、及び個々の患者トリアージデータ４３６をも含む。
【００９２】
図４Ｃに示されているように、ユーザインタフェース４００ｃは、患者のＳＯＦＡスコアの予測された変化に基づいてトリアージ又は可能な治療を必要としている患者のリストを表示している。ユーザインタフェース４００ｃは、一つ又は複数の患者トリアージカテゴリ４２８を含む。患者トリアージカテゴリ４２８は、将来の一つ又は複数の量の時間において予測される患者のＳＯＦＡスコアに基づいて判定されたＳＯＦＡスコアイベントのタイプ及び深刻さに基づいて割り当てられている。例えば、ユーザインタフェース４００ｃ内において示されているように、患者トリアージカテゴリ４２８は、「リスクを有する患者」、「安定した患者」、及び「回復患者」を含む。患者トリアージカテゴリ４２８である「リスクを有する患者」を表示するべく、（例えば、円内の下を指す山形を表示しているアイコンとして示された）アイコンを選択した際に、ユーザインタフェース４００ｃは、医療従事者による緊急なトリアージ又は治療を必要としている可能性が高いＳＯＦＡスコアのなんらかの変化（又は、イベント）を経験するべく予測されている患者のリストを表示することになる。
【００９３】
図４Ｃに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｃは、患者識別データ４３０を含む。患者識別データ４３０は、図４Ｂとの関係において説明した患者識別データ４２０と類似しているが、これに限定されるものではない。ユーザインタフェース４００ｃは、患者のＳＯＦＡスコアの予測された変化に基づいて、トリアージ又は可能な治療を必要としている個々の患者を正確に識別するべく必要とされる更に多くの又は更に少ない数の患者識別データ要素を含むことができる。
【００９４】
図４Ｃに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｃは、トリアージイベントタイプデータ４３２を含む。トリアージイベントタイプデータ４３２は、患者のＳＯＦＡスコアの特定の変化と関連するイベント（例えば、イベント又は変化イベント）を識別している。患者のＳＯＦＡスコアの特定の変化と関連するイベントは、患者のＳＯＦＡ成分スコア又は患者の合計ＳＯＦＡスコアのいずれかのものの増大又は減少を含むことができる。イベントタイプデータ４３２に基づいて、患者を特定の患者トリアージカテゴリ４２８に割り当てることができる。医療従事者は、一つ又は複数のＳＯＦＡスコアの変化を経験している患者のトリアージ及び治療計画を迅速に判定するべく、イベントタイプデータ４３２を使用することができる。いくつかの実装形態においては、トリアージイベントタイプデータ４３２は、患者が一つ又は複数のＳＯＦＡスコアと関連するイベントを経験したことについて医療従事者に警告するシンボル（三角形、感嘆符、又は着色されたアイコンなど）を含むことができる。いくつかの実装形態においては、イベントタイプデータ４３２は、将来の所定量の時間において予測される特定のＳＯＦＡスコアの変化の大きさの通知を含むことができる。いくつかの実装形態においては、イベントタイプデータ４３２は、イベントが発生するべく予測されるＳＯＦＡ成分スコアに対応する特定の臓器系を含むことができる。
【００９５】
図４Ｃに示されているように、ユーザインタフェース４００ｃは、イベントタイミングデータ４３４を含む。イベントタイミングデータ４３４は、予測されたイベント又は患者のＳＯＦＡスコアの特定の変化が発生することになる将来の所定量の時間を識別している。医療従事者は、将来の規定量の時間において一つ又は複数のＳＯＦＡスコアの変化を経験するべく予測される患者の治療計画を準備及び開始する時点を相対的に正確に計画するべく、イベントタイミングデータ４３４を使用することができる。いくつかの実装形態においては、イベントタイミングデータ４３４は、例えば、予測されたイベントについて医療従事者に通知するべく、携帯電話機又はタブレット演算装置などの小フォーマット演算装置に送信され得るテキストメッセージなどの、ユーザインタフェース４００Ｃ内のアラート又は通知をトリガするべく、使用することができる。アラート又は通知は、イベントタイミングデータ４３４、トリアージイベントタイプデータ４３２、及び患者識別データ４３０を含むことができる。
【００９６】
図４Ｃに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｃは、個々の患者トリアージデータ４３６を含む。個々の患者トリアージデータ４３６は、特定の患者の患者識別データ４３０、イベントタイミングデータ４３４、及びトリアージイベントタイプデータ４３２を含む。例えば、ユーザインタフェース４００ｃに示されているように、個々の患者トリアージデータ４３６は、病棟ＮＷ２８において、ベッドＢ０６に配置されている患者 J. Smith が、将来の６時間においてトリアージイベントを経験することになると通知している。患者 J. Smith の個々の患者トリアージデータ４３６は、患者の合計ＳＯＦＡスコアが、４だけ（例えば、２０から２４に）、増大することになることを更に通知している。患者 J. Smith の個々の患者トリアージデータ４３６は、４という合計ＳＯＦＡスコアの増大が、心血管臓器系と関連するＳＯＦＡ成分スコアの変化に帰せられることを更に通知している。いくつかの実装形態においては、個々の患者トリアージデータ４３６は、ＳＯＦＡ成分スコアの変化に対応するイベントと関連するトリアージイベントタイプデータ４３２を表示することができる。又、患者識別データ４３０を表示するユーザインタフェース４００ｃは、図４Ｄとの関係において記述するように、個々の患者の予測されたＳＯＦＡスコアと関連する更なる詳細を閲覧するべく、（ボックス内において＋シンボルとして示された）ユーザインタフェースコントロールをも含む。
【００９７】
図４Ｄは、個々の患者のＳＯＦＡスコアデータを表示する小フォーマット演算装置上の例示用のユーザインタフェース４００ｄを示している。医療従事者は、患者の現時点の状態を検討するべく、患者の予測されたＳＯＦＡ及びＳＩＲＳスコアを検討するべく、患者の治療メモを検討するべく、且つ、患者の治療命令を入力するべく、ユーザインタフェース４００ｄとやり取りすることができる。ユーザインタフェース４００ｄは、ユーザインタフェース４００ｂ又は４００ｃにナビゲートして戻るための対話型の要素４３８のみならず、システム設定又は構成の詳細用の（例えば、三つの垂直方向のドットとして示された）対話型の要素をも含む。又、ユーザインタフェース４００ｄは、患者識別データ４４０、現時点の状態データ４４２、メモの検討要素４４４、命令の入力要素４４６、ＳＩＲＳスコア予測グラフ４４８、合計ＳＯＦＡスコア予測グラフ４５０、及びＳＯＦＡ成分スコアグラフ４５２をも含む。
【００９８】
図４Ｄに示されているように、ユーザインタフェース４００ｄは、患者識別データ４４０を含む。患者識別データ４００は、図４Ｂに示されている患者識別データ４２０に類似している。ユーザインタフェース４００ｄは、個々の患者のＳＯＦＡスコアデータを表示するコンテキストにおいて個々の患者を正確に識別するべく必要とされる更に多くの又は更に少ない数の患者識別データ要素を含むことができる。
【００９９】
図４Ｄに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｄは、現時点の状態データ４４２を含む。現時点の状態データ４４２は、現在の時間において推定される患者の現時点の合計ＳＯＦＡスコア又は現時点のＳＩＲＳスコアを通知している。いくつかの実装形態においては、現時点の状態データ４４２は、ユーザインタフェース４００ｄと関連する患者データレコードインタフェース（図示されてはいない）内への手動入力に基づいて判定されるＳＯＦＡ及びＳＩＲＳスコアを識別することができる。
【０１００】
図４Ｄに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｄは、メモの検討要素４４４を含む。メモの検討要素４４４は、選択された際に、患者の医療チャート、治療メモ、並びに／或いは、医療従事者が病院内の患者の治療に関する更なるデータを閲覧することを可能にするべくメモの検討要素にリンクされた任意のその他の構成されたデータを表示する、ユーザインタフェース４００ｄ内のグラフィカル要素である。
【０１０１】
図４Ｄに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｄは、命令の入力要素４４６を含む。命令の入力要素４４６は、選択された際に、医療従事者が患者の治療又は看護に関する命令を入力するためのインタフェースを表示する、ユーザインタフェース４００ｄ内のグラフィカル要素である。例えば、ユーザインタフェース４００ｄ上において表示された患者の予測されたＳＯＦＡスコアデータを検討した際に、医療従事者は、命令の入力要素４４６の選択及び命令の入力により、予測された変化イベントに対応する臓器系と関連する予測された変化イベントを治療又は管理するべく、アクションを実行することができる。医療従事者は、特定の投与量における薬剤の処方、ＥＫＧの要求、試験室作業の実行の命令、或いは、患者の挿管、人工呼吸装置における患者の配置、又は患者における透析の開始などの緊急に必要とされる手順用の患者の準備のためのその他の医療専門家への通知などの、命令を入力するべく、ユーザインタフェース４００ｄ内の入力命令要素４４６を選択することができる。
【０１０２】
図４Ｄに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｄは、ＳＩＲＳスコア予測グラフ４４８を含む。ＳＩＲＳスコア予測グラフ４４８は、将来の規定量の時間における患者の予測されたＳＩＲＳスコアを表示するグラフである。当業者は、ＳＩＲＳスコア予測グラフ４４８内においてＳＩＲＳスコアデータを表示するべく、様々なグラフタイプ又はグラフフォーマットが使用され得ることを理解するであろう。
【０１０３】
図４Ｄに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｄは、合計ＳＯＦＡスコア予測グラフ４５０を含む。合計ＳＯＦＡスコア予測グラフ４５０は、将来の規定量の時間における患者の予測された合計ＳＯＦＡスコアを表示するグラフである。当業者は、合計ＳＯＦＡスコア予測グラフ４５０内において合計ＳＯＦＡスコアデータを表示するべく、様々なグラフタイプ又はグラフフォーマットが使用され得ることを理解するであろう。
【０１０４】
図４Ｄに更に示されているように、ユーザインタフェース４００ｄは、ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ４５２を含む。ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ４５２は、将来の規定量の時間における患者の予測されたＳＯＦＡ成分スコアを表示するグラフである。いくつかの実装形態においては、ＳＯＦＡ成分スコアグラフ４５２は、将来の一つ又は複数の規定量の時間における患者の六つのＳＯＦＡ成分スコアのすべてのもののプロットであってよい。その他の実装形態においては、ＳＯＦＡ成分スコアグラフ４５２は、将来の一つ又は複数の規定量の時間における単一のＳＯＦＡ成分スコアのプロットであってもよい。将来の一つ又は複数の規定量の時間において患者について予測されるＳＯＦＡ成分スコアをプロットすることにより、医療従事者は、特定のＳＯＦＡ成分スコアと関連する特定の臓器系の将来の状態に関する洞察を得ることができる。ＳＯＦＡ成分スコアのプロットの閲覧によって得られる洞察は、予測されたＳＯＦＡ成分スコアが対応している特定の臓器系を対象とした予防的治療を事前に準備するべく、医療従事者を支援することになる。当業者は、ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ４５２内においてＳＯＦＡ成分スコアデータを表示するべく、様々なグラフタイプ又はグラフフォーマットが使用され得ることを理解するであろう。
【０１０５】
いくつかの実装形態においては、医療従事者などのユーザは、患者のＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ４５２の要素とやり取りしてもよく、且つ、ユーザインタフェース４００ｂは、将来のなんらかの量の時間において発生するべく予測される特定のＳＯＦＡ成分スコアの算出と通常は関連する生理学的パラメータを表示することになる。例えば、医療従事者が Jack Smith のＳＯＦＡスコアデータを閲覧している図４Ｄに示されているユーザインタフェース４００ｄを検討してみよう。ユーザインタフェース４００ｄは、ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ４５２などの、Jack Smith のＳＯＦＡ成分スコアデータをグラフ内において表示している。グラフは、将来の６、１２、１８、及び２４時間の関数として、それぞれのＳＯＦＡ成分スコア臓器系と個々に関連する予測されたＳＯＦＡ成分スコアを表示している。いくつかの実装形態においては、医療従事者は、（ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ４５２の左側に示された）凡例内において識別されている個々のＳＯＦＡ成分スコア臓器系の接触、クリック、又は選択、或いは、特定のＳＯＦＡ臓器系成分スコアに対応するグラフ上に又はその内部に配置されたデータのクリック又は選択、により、ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ４５２とやり取りすることができる。いくつかの実装形態においては、医療従事者は、（ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ４５２の左側に示された）凡例内において識別されている特定のＳＯＦＡ成分スコア臓器系の上部においてポインタ又はマウスカーソルを運動させることにより、或いは、特定のＳＯＦＡ成分スコア臓器系に対応するグラフ上に又はその内部に配置されたデータポイント上においてポインタ又はマウスカーソルを運動させることにより、ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ４５２とやり取りすることができる。ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ４５２のデータ又はグラフィカル要素を選択するか又はこれとやり取りした際に、ユーザインタフェース４００ｄは、予測されたＳＯＦＡ成分スコアと関連する生理学的パラメータ値を表示することができる。いくつかの実装形態においては、予測された生理学的パラメータ値は、将来のＳＯＦＡ成分スコアを予測する際に使用されている。いくつかの実装形態においては、将来のＳＯＦＡ成分スコアは、予測された生理学的パラメータ値を考慮していないモデルを使用することにより、予測されている。例えば、ユーザインタフェース４００ｄは、「呼吸」凡例ラベルを選択又はクリックした際に、Jack Smith のＰＡＯ２（動脈分圧）とＦＩＯ２（吸入酸素の割合）との間の計測された比率などの、Jack Smith の呼吸ＳＯＦＡ成分スコアに対応する生理学的パラメータ及びパラメータ値を識別する、既存のユーザインタフェース４００ｄの上部に重畳されたデータ表を表示することができる。いくつかの実装形態においては、ユーザインタフェース４００ｄは、呼吸ＳＯＦＡ成分スコアに対応するグラフエリア内に配置されたグラフ上のデータポイントを選択又はクリックした際に、Jack Smith の呼吸ＳＯＦＡ成分スコアに対応する生理学的パラメータ及びパラメータ値を識別するデータが表示されている新しいユーザインタフェース（図示されてはいない）に遷移してもよく、或いは、これを表示してもよい。
【０１０６】
図５Ａ〜図５Ｄは、いくつかの実装形態による、大フォーマット演算装置上において、患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示すると共にこれとやり取りするための例示用のユーザインタフェースを示している。要すれば、図５Ａ〜図５Ｄは、小フォーマット演算装置に関する図４Ａ〜図４Ｄにおいて記述されているコンポーネント及び機能と類似した機能を提供する類似のコンポーネントを含んでいる。図５Ａ〜図５Ｄに示されているユーザインタフェースにより、医療従事者は、１人又は複数の患者の予測されたＳＯＦＡスコアを受け取ることができると共に、受け取られた予測されたＳＯＦＡスコアに基づいてアクションを実行することができる。いくつかの実装形態においては、ユーザインタフェースを表示する大フォーマット演算装置は、大フォーマットコンピュータ、ディスプレイを有する演算端末、或いは、患者データを管理し、入力し、受け取り、表示し、且つ／又は、送信するべく使用されるその他の類似した、小フォーマットではない演算装置であってよい。いくつかの実装形態においては、大フォーマット演算装置は、心電図（ＥＫＧ）、非侵襲型の人工呼吸装置、又は血行動態監視システムなどの、ディスプレイを有するように構成された臨床診断装置であってよい。臨床診断装置は、患者データの入力を受け取ることができると共に、予測されたＳＯＦＡスコアを判定するべく使用される特定の患者データ特徴に具体的に関係している患者データを送信することができる。臨床診断装置は、ユーザインタフェース内において、将来の規定量の時間における患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示するように、更に構成することができる。
【０１０７】
図５Ａは、大フォーマット演算装置上において、患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示すると共にこれとやり取りするための例示用のユーザインタフェース５００ａを示している。ユーザインタフェース５００ａは、メニュー５０２、必要とされるアクションインジケータ５０４、アラート合計インジケータ５０６、全アラートインジケータ５０８、ハイリスク患者カウントインジケータ５１０、中間リスク患者カウントインジケータ５１２、ローリスク患者カウントインジケータ５１４、及び不十分なデータインジケータ５１６を含む。
【０１０８】
図５Ａに示されているように、ユーザインタフェース５００ａは、大フォーマット演算環境内において、予測されたＳＯＦＡスコアアラートデータ及び患者リスクカテゴリを識別しているグラフィカルディスプレイを医療従事者に提供している。例えば、ユーザインタフェース５００ａは、メニュー５０２を含む。メニュー５０２は、一般に使用されている大フォーマットアプリケーションメニューに類似しており、且つ、大フォーマット演算装置上において構成されたアプリケーション内において様々なタスクを実行するべく機能を提供している。例えば、メニュー５０２は、「ファイル」サブメニュー、「トリアージ」サブメニュー、「アラート」サブメニュー、「インポート／エクスポート」サブメニュー、及び「ヘルプ」サブメニューを含む。それぞれのサブメニューは、実行された際に、サブメニュー機能に関係する様々な動作又はタスクを実行するいくつかのサブメニュー選択肢を含む。例えば、「トリアージ」サブメニューは、その予測されたＳＯＦＡスコアが閾値の超過に基づいてアラート又は通知を生成している患者のトリアージにおいて、医療従事者を支援するためのサブメニュー選択肢を含むことができる。別の例においては、「インポート／エクスポート」メニューは、予測されたＳＯＦＡスコア履歴が患者の更なる評価のために専門家に送信され得るように、医療従事者が、病院内の患者の滞在の際に維持された予測されたＳＯＦＡスコア履歴をエクスポートできるようにするためのサブメニュー選択肢を含むことができる。これに加えて、例えば、「アラート」サブメニュー項目は、特定のリスクカテゴリ内の患者の予測されたＳＯＦＡ成分スコアの一つ又は複数の変化に基づいて、最新の時間の期間において生成されたすべてのアラートの統合されたリストを医療従事者に提供することができる。
【０１０９】
図５Ａに更に示されているように、ユーザインタフェース５００ａは、必要とされるアクションインジケータ５０４を含む。必要とされるアクションインジケータ５０４は、即座の注意を必要としているいくつかのアラートが存在していることを医療従事者に通知している。必要とされるアクションインジケータ５０４に医療従事者の注意を引き付けるべく、様々な対話型要素を使用することができる。例えば、必要とされるアクションインジケータ５０４は、アラートの数が特定の値に到達した際に、フラッシングしてもよく、或いは、色を変化させてもよい。いくつかの実装形態においては、必要とされるアクションインジケータ５０４は、アニメーション化されたテキストを含んでいてもよく、或いは、アクションを必要としているアラートの数がなんらかの値を超過した際に、可聴音響を放出するように構成されていてもよい。
【０１１０】
図５Ａに示されているように、ユーザインタフェース５００ａは、図４Ａに示されているアラート合計カウントインジケータ４０４に類似したアラート合計インジケータ５０６を含む。アラート合計インジケータ５０６は、将来の一つ又は複数の量の時間において予測されるＳＯＦＡスコアに基づいて予防的治療処置を必要としている患者の数を識別している。いくつかの実装形態においては、アラート合計インジケータ５０６は、その個々の合計ＳＯＦＡスコアが閾値を超過している患者の数を識別している。又、これに加えて、或いは、この代わりに、アラート合計インジケータ５０６は、その（六つの予測されたＳＯＦＡ成分スコアのうちの）一つ又は複数のＳＯＦＡ成分スコアが閾値を超過している患者の数を識別するように構成することもできる。例えば、アラート合計インジケータ５０６は、合計ＳＯＦＡスコア及び／又は一つ又は複数のＳＯＦＡ成分スコアが既定の閾値を超過するべく予測されている１６人の患者が存在しており、且つ、医療従事者は、次の適切な治療のための一連のアクションを判定するべく、個々の患者のデータを検討する必要がある、と通知している。アラート合計インジケータ５０６の選択又はクリックにより、ユーザインタフェース５００ａは、その合計ＳＯＦＡスコア及び／又は一つ又は複数のＳＯＦＡ成分スコアが将来の規定量の時間において既定の閾値を超過するべく予測されている１６人の患者のリストを医療従事者に提示することができる。
【０１１１】
又、ユーザインタフェース５００ａは、図４Ａに示されている全アラートインジケータ４０４に類似した全アラートインジケータ５０８をも含む。全アラートインジケータ５０８は、医療従事者が、患者のＳＯＦＡスコアが閾値を超過したかどうかとは無関係に、生成されたすべてのアラートを閲覧するための対話型の要素を提供している。例えば、全アラートインジケータ５０８は、患者の予測された合計ＳＯＦＡスコア又はＳＯＦＡ成分スコアの任意の変化について、アラートを記録するように構成することができよう。アラート合計インジケータ５０８の選択又はクリックにより、ユーザインタフェース５００ａは、その予測された合計ＳＯＦＡスコア又はＳＯＦＡ成分スコアが、患者の予測されたＳＯＦＡスコアの判定以降に変化しているすべての患者のリストを医療従事者に提示することができる。この表示されたデータを使用することにより、医療従事者のチームは、患者の予測されたＳＯＦＡスコアの予測された変化に基づいて、治療の選択肢、治療供給のタイミング、及びリソースの割当を相対的に良好に管理することができる。
【０１１２】
ユーザインタフェース５００ａは、ハイリスク患者カウントインジケータ５１０を含む。ハイリスク患者カウントインジケータ５１０は、患者が、現時点において、恐らくは緊急な治療のために患者のデータの即時の検討を必要とするハイリスクカテゴリに患者を配置するＳＯＦＡスコアの変化を経験している、或いは、これを経験するべく予測されている、ことをその予測されたＳＯＦＡスコアが通知している患者の数に関するデータを医療従事者に提供している。ハイリスクカテゴリへの患者の割当は、ユーザ構成された閾値を超過している患者の予測されたＳＯＦＡスコアに基づいたものであってもよく、或いは、患者の予測されたＳＯＦＡスコアのうちの一つ又は複数が、将来の一つ又は複数の時間において変化する大きさを識別しているユーザ構成された変化の量に基づいたものであってもよい。いくつかの実装形態においては、ハイリスクインジケータ５１０は、着色されたアイコン（赤色の円など）を伴っていてもよい。その他の実装形態においては、ハイリスクインジケータ５１０は、アニメーション化されたアイコン（フラッシングする感嘆符など）を伴っていてもよい。又、ハイリスク患者カウントインジケータ５１０は、（例えば、図５Ａに示されている円内の右を指す山形などの）対話型の要素を含んでいてもよく、これは、ユーザインタフェース内において選択された際に、その予測されたＳＯＦＡスコアに基づいてハイリスクカテゴリ内にあると判定された患者のリストを医療従事者に提供することになる。
【０１１３】
ユーザインタフェース５００ａは、中間リスク患者カウントインジケータ５１２を含む。中間リスク患者カウントインジケータ５１２は、患者が、現時点において、相対的に緊急な治療に対するニーズを防止するべく患者のデータの用心深い監視及び観察を必要としている中間リスクカテゴリ内に患者を配置するＳＯＦＡスコアの変化を経験している、或いは、これを経験するべく予測されている、ことをその予測されたＳＯＦＡスコアが通知している患者の数に関するデータを医療従事者に提供している。中間リスクカテゴリへの患者の割当は、ユーザ構成された閾値を超過している患者の予測されたＳＯＦＡスコアの変化に基づいたものであってもよく、或いは、患者の予測されたＳＯＦＡスコアの一つ又は複数が将来の一つ又は複数の量の時間において変化する大きさを識別するユーザ構成された変化の量に基づいたものであってもよい。いくつかの実装形態においては、中間リスクインジケータ５１２は、着色されたアイコン（黄色の円など）を伴っていてもよい。その他の実装形態においては、中間リスクインジケータ５１２は、アニメーション化されたアイコンを伴っていてもよい。又、中間リスク患者カウントインジケータ５１２は、（例えば、図５Ａに示されている円内の右を指す山形などの）対話型要素を含んでもよく、これは、ユーザインタフェース内において選択された際に、その予測されたＳＯＦＡスコアに基づいて中間リスクカテゴリ内にあると判定された患者のリストを医療従事者に提供することになる。
【０１１４】
ユーザインタフェース５００ａは、ローリスク患者カウントインジケータ５１４を含む。ローリスク患者カウントインジケータ５１４は、患者が、現時点において、更なる治療のニーズを防止するべく患者のデータの最小限の且つ通常の監視を必要としているローリスクカテゴリ内に患者を配置するＳＯＦＡスコアの変化を経験している、或いは、これを経験するべく予測されている、ことをその予測されたＳＯＦＡスコアが通知している患者の数に関するデータを医療従事者に提供している。ローリスクカテゴリへの患者の割当は、ユーザ構成された閾値を超過している患者の予測されたＳＯＦＡスコアの変化に基づいたものであってもよく、或いは、患者の予測されたＳＯＦＡスコアのうちの一つ又は複数が将来の一つ又は複数の量の時間において変化する大きさを識別するユーザ構成された変化の量に基づいたものであってもよい。いくつかの実装形態においては、ローリスクインジケータ５１４は、着色されたアイコン（緑色の円など）を伴っていてもよい。その他の実装形態においては、ローリスクインジケータ５１４は、アニメーション化されたアイコンを伴っていてもよい。又、ローリスク患者カウントインジケータ５１４は、（例えば、図５Ａに示されている円内の右を指す山形などの）対話型要素を含んでいてもよく、これは、ユーザインタフェース内において選択された際に、その予測されたＳＯＦＡスコアに基づいてローリスクカテゴリ内にあると判定された患者のリストを医療従事者に提供することになる。
【０１１５】
ユーザインタフェース５００ａは、不十分なデータインジケータ５１６を含む。不十分なデータインジケータ５１６は、ＳＯＦＡスコアを予測するべく利用可能な十分な患者データが存在していない患者の数に関するデータを医療従事者に提供している。例えば、ＩＣＵに新たに収容された患者は、将来の規定量の時間におけるそのＳＯＦＡスコアを予測するべく使用される十分な関連する患者データを有していない場合がある。より多くのデータが患者について生成されるのに伴って、患者の予測されたＳＯＦＡスコアを判定することができると共に、将来の一つ又は複数の量の時間において予測される判定されたＳＯＦＡスコアに基づいて、患者をロー、中間、又はハイリスクカテゴリに割り当てることができる。いくつかの実装形態においては、不十分なデータインジケータ５１６は、着色されたアイコンを伴っていてもよい。その他の実装形態においては、不十分なデータインジケータ５１６は、アニメーション化されたアイコンを伴っていてもよい。又、不十分なデータインジケータ５１６は、（例えば、図５Ａに示されている円内の右を指す山形などの）対話型の要素を含んでいてもよく、これは、ユーザインタフェース内において選択された際に、不十分なデータカテゴリに含まれていると判定された患者のリストを医療従事者に提供することになる。
【０１１６】
図５Ｂは、患者の予測されたＳＯＦＡスコアに基づいて、例えば、ハイリスクカテゴリなどの、特定のリスクカテゴリに割り当てられた患者を表示すると共にこれとやり取りするための大フォーマット演算装置上の例示用のユーザインタフェース５００ｂを示している。ユーザインタフェース５００ｂは、図５Ａとの関係において説明したメニュー５０２に類似したメニュー５１８を含む。ユーザインタフェース５００ｂは、患者カテゴリ拡大要素５２０を含み、これは、２２人の患者を含む図５Ｂに示されているハイリスク患者カテゴリなどの、特定の患者カテゴリに割り当てられた患者のリストを拡大又は縮小させる対話型の要素である。又、ユーザインタフェース５００ｂは、ＳＯＦＡデータの閲覧タブ５２２、ＳＩＲＳデータの閲覧タブ５２４、患者データフィルタ５１６、患者合計ＳＯＦＡスコアデータ５２８、患者ＳＯＦＡ成分スコアデータ５３０、ＳＯＦＡ成分スコアタブ５３２、及び患者識別データ５３４をも含む。
【０１１７】
図５Ｂに示されているように、ユーザインタフェース５００ｂは、患者の予測されたＳＯＦＡスコアに基づいて特定のリスクカテゴリに割り当てられた患者のリストを識別するグラフィカルディスプレイを医療従事者に提供している。ユーザインタフェース５００ｂは、ＳＯＦＡデータの閲覧タブ５２２と、ＳＩＲＳデータの閲覧タブ５２４と、を含む。ＳＯＦＡデータの閲覧タブ５２２及びＳＩＲＳデータの閲覧タブ５２４により、医療従事者は、リスクカテゴリ内の患者のリストについて、それぞれ、ＳＯＦＡスコアデータ及びＳＩＲＳスコアデータを閲覧することができる。ＳＯＦＡデータの閲覧タブ５２２又はＳＩＲＳデータの閲覧タブ５２４の選択に基づいて、ユーザインタフェースは、患者のＳＯＦＡスコアに関係するデータを表示することになるか、或いは、患者のＳＩＲＳスコアに関係するデータを表示することになる。
【０１１８】
図５Ｂに更に示されているように、ユーザインタフェース５００ｂは、図４Ｂに示されている患者データフィルタ４１６に類似した患者データフィルタ５２６を含む。患者データフィルタ５２６により、医療従事者は、既定の閾値のリストによってＳＯＦＡ又はＳＩＲＳスコアデータをフィルタリングすることができる。例えば、ユーザインタフェース５００ｂ内において示されているように、医療従事者は、ハイリスクカテゴリに割り当てられた列挙された患者の予測されたＳＯＦＡスコアを表示するべく指定されたＳＯＦＡデータの閲覧タブ５２２を選択している。医療従事者は、フィルタ基準に基づいて患者のリストを改善するべく、患者データフィルタ５２６を更に選択することができる。ユーザインタフェース５００ｂにおいて示されているように、医療従事者は、ユーザインタフェースが、少なくとも一つのＳＯＦＡ成分スコアが二（２）の値以上であるハイリスク患者のみを表示するように、すべてのハイリスク患者のリストをフィルタリングするように、選択している。医療従事者が選択した特定のフィルタコマンドを実行した際に、ユーザインタフェース５００ｂは、少なくとも一つのＳＯＦＡ成分スコアが２という値以上である患者のリストを表示することになる。患者データフィルタ５２６は、予測されたＳＯＦＡスコア及び予測されたＳＩＲＳスコアのそれぞれと関連する可能な値の範囲に対応する様々な事前構成された又はユーザ定義されたフィルタ選択設定を含むことができる。いくつかの実装形態においては、患者データフィルタ５２６は、フィルタを適用しないというフィルタ選択設定を含むことができる。
【０１１９】
図５Ｂに更に示されているように、ユーザインタフェース５００ｂは、患者合計ＳＯＦＡスコアデータ５２８を含む。患者合計ＳＯＦＡスコアデータ５２８は、将来のユーザ選択可能な量の時間において予測されるそれぞれの患者の現時点の又は一番最近に判定された合計ＳＯＦＡスコアを識別している。患者合計ＳＯＦＡスコアデータ５２８は、将来のユーザ選択された時間において予測される合計ＳＯＦＡスコアの値を含む。例えば、ユーザインタフェース５００ｂ内において示されているように、将来の６時間というユーザ選択された時間において患者 Elaine Bennet について予測される患者合計ＳＯＦＡスコアデータ５２８は、２３である。いくつかの実装形態においては、患者合計ＳＯＦＡスコアデータ５２８は、患者の予測されたＳＯＦＡスコアに基づいて、特定の患者に割り当てられているリスクカテゴリを通知する対話型の要素を有するように、表示することができる。
【０１２０】
図５Ｂに更に示されているように、ユーザインタフェース５００ｂは、患者ＳＯＦＡ成分スコアデータ５３０を含む。患者ＳＯＦＡ成分スコアデータ５３０は、将来のユーザ選択可能な時間において予測されるそれぞれの患者の現時点の又は一番最近に判定されたＳＯＦＡ成分スコアを識別している。例えば、医療従事者は、将来の６時間の時間において予測される患者のＳＯＦＡ成分スコアデータ５３０の閲覧を所望する場合がある。いくつかの実装形態においては、患者のＳＯＦＡ成分スコアデータ５３０は、選択された患者データフィルタ５２６の設定及び選択されたＳＯＦＡ成分スコアの閲覧タブ５３２に対応している。ＳＯＦＡ成分スコアタブ５３２により、医療従事者は、患者のリストのＳＯＦＡ成分スコアデータを閲覧することができる。例えば、ユーザインタフェース５００ｂに示されているように、医療従事者は、呼吸臓器系に関係する患者 Jack Smith のＳＯＦＡ成分スコアタブ５３２を表示するように、選択している。選択の際に、ユーザインタフェース５００ｂは、特定の患者の呼吸ＳＯＦＡ成分スコアデータを表示することになる。いくつかの実装形態においては、ＳＯＦＡ成分スコアタブ５３２は、患者データフィルタ５２６との関連において使用されてもよく、且つ、その他の実装形態においては、患者データフィルタ５２６は、選択されたＳＯＦＡ成分スコアタブ５２６に対応するＳＯＦＡ成分スコアの選択された表示に対してフィルタを適用しないように設定することができる。いくつかの実装形態においては、患者データフィルタ５２６の設定が適用されていない際には、ユーザインタフェース５００ｂは、医療従事者によって選択されたＳＯＦＡ成分スコアタブ５３２にのみ基づいて患者ＳＯＦＡ成分スコアデータ５３０を表示している。
【０１２１】
いくつかの実装形態においては、医療従事者としての、ユーザは、ユーザインタフェース４００ｂ内において示されている患者のＳＯＦＡ成分スコアデータ５３０とやり取りすることができると共に、ユーザインタフェースは、将来のなんらかの時間において発生するべく予測される特定のＳＯＦＡ成分スコアの算出と通常は関連している生理学的パラメータを表示することになる。例えば、医療従事者が、将来の６時間において予測される Elaine Bennet のＳＯＦＡスコアデータを閲覧している図５Ｂに示されているユーザインタフェース５００ｂを検討してみよう。医療従事者が、図示のように、「心血管」ＳＯＦＡ成分スコアタブ５３２を選択していると仮定しよう。ユーザインタフェース５００ｄは、例えば、将来の６時間という時間において「４」の値に到達するべく予測される心血管ＳＯＦＡ成分スコア５３０などの、Elaine Bennet の心血管ＳＯＦＡ成分スコアデータを表示している。いくつかの実装形態においては、医療従事者は、例えば、「４」などの表示された値又は表示された値を取り囲んでいるユーザインタフェースの空間又は領域をクリック又は選択することにより、ＳＯＦＡ成分スコアデータ５３０と更にやり取りすることができる。いくつかの実装形態においては、医療従事者は、例えば、「４」などの、表示された値の上部においてポインタ又はマウスカーソルを運動させることにより、ＳＯＦＡ成分スコアデータ５３０とやり取りすることができる。ＳＯＦＡ成分スコア「４」を選択するか又はこれとその他の方法でやり取りした際に、ユーザインタフェース５００ｂは、予測されたＳＯＦＡコンポーネントと関連する生理学的パラメータ値を表示することができる。いくつかの実装形態においては、予測された生理学的パラメータ値は、将来のＳＯＦＡ成分スコアの予測において使用されている。いくつかの実装形態においては、将来のＳＯＦＡ成分スコアは、予測された生理学的パラメータ値を考慮していないモデルを使用することにより、予測されている。例えば、ユーザインタフェース５００ｂは、「４」の選択又はクリックの際に、Elaine Bennet のＭＡＰ（Mean Arterial Pressure：平均動脈圧）及び彼女の投与された昇圧剤投与量情報などの、Elaine Bennet の心血管ＳＯＦＡコンポーネントに対応する生理学的パラメータ及びパラメータ値を識別する、既存のユーザインタフェース５００ｂの上部において重畳されたデータ表を表示することができる。いくつかの実装形態においては、ユーザインタフェース５００ｂは、「４」の選択又はクリックの際に、Elaine Bennet の心血管ＳＯＦＡコンポーネントに対応する生理学的パラメータ及びパラメータ値を識別するデータが表示されている新しいユーザインタフェース（図示されてはいない）に遷移してもよく、或いは、これを表示してもよい。
【０１２２】
図５Ｂに更に示されているように、ユーザインタフェース５００ｂは、患者識別データ５３４を含む。患者識別データ５３４は、特定の患者のアイデンティティ及び場所を判定するべく医療従事者によって使用される個人的な且つ管理的なデータを含む。例えば、患者識別データ５３４は、限定を伴うことなしに、患者の名前、患者が治療を受けている病棟、患者が病棟内において占有しているベッド番号を含むことができる。又、様々なその他の個人的な且つ管理的なデータを患者識別データ５３４として提示することもできよう。いくつかの実装形態においては、特定の患者識別データ５３４の表示が、ユーザ定義されてもよく、或いは、事前構成されてもよい。
【０１２３】
いくつかの実装形態においては、ユーザインタフェース５００ｂは、患者識別データ５３４、患者合計ＳＯＦＡスコア、及び患者ＳＯＦＡ成分スコアのいずれかと関連するアイコン又はリンクなどの対話型要素をクリック又は選択することにより、個々の患者のＳＯＦＡスコアデータを更に表示するように、構成することができる。個々の患者のＳＯＦＡスコアデータを表示するユーザインタフェースについては、図５Ｄとの関係において説明することとする。
【０１２４】
図５Ｃは、患者のＳＯＦＡスコアの予測された変化に基づいてトリアージ又は可能な治療を必要としている患者のリストを表示するか又はこれとやり取りするための大フォーマット演算装置上の例示用のユーザインタフェース５００ｃを示している。患者のリスト及びその予測されたイベントタイプを提示することにより、医療従事者は、列挙された患者に予防的看護を提供するべく、治療の選択肢及びリソースを相対的に良好に準備することができる。ユーザインタフェース５００ｃは、リスクを有する患者のトリアージカテゴリ５４０、安定した患者のトリアージカテゴリ５３８、及び回復患者のトリアージカテゴリ５４０という、三つのトリアージカテゴリにおける患者の表示を含む。又、ユーザインタフェース５００ｃは、それぞれの個々のトリアージカテゴリに割り当てられた患者の患者トリアージデータ５４２、５４４、及び５４６をも含む。患者は、将来の一つ又は複数の量の時間において予測される患者のＳＯＦＡスコアに基づいて判定されるＳＯＦＡスコアイベントのタイプ及び深刻さに基づいて特定のトリアージカテゴリに割り当てられている。リスクを有する患者のトリアージカテゴリ５３６に割り当てられている患者は、患者の予測されたＳＯＦＡスコアに基づいて、将来のなんらかの量の時間において医療従事者による緊急のトリアージ又は治療を必要とする可能性が高いＳＯＦＡスコアのなんらかの変化（又は、イベント）を経験するべく予測される患者を含むことができる。安定した患者のトリアージカテゴリ５３８に割り当てられている患者は、その予測されたＳＯＦＡスコアが、将来の予測された量の時間において安定していると共に医療従事者による相対的に緊急なトリアージ又は治療を必要とする可能性が高い変動又はイベントを示してはいない患者を含むことができる。回復患者のトリアージカテゴリ５４０に割り当てられている患者は、その予測されたＳＯＦＡスコアが降下している患者を含むことができるが、これは、その医学的な状態が改善中であり得ることの通知である。従って、これらの患者は、上述のトリアージカテゴリにおける患者との比較において、トリアージの状況においては、相対的に低い優先順位を必要とし得る。
【０１２５】
図５Ｃに示されているように、ユーザインタフェース５００ｃは、患者トリアージデータ５４２、５４４、及び５４６などの、患者トリアージデータを含む。表示されている患者トリアージデータは、特定の患者が割り当てられているトリアージカテゴリに固有のものであってよい。例えば、ユーザインタフェース５００ｃ内において示されているように、患者トリアージデータ５４２は、特定の患者の患者識別データ、イベントタイプデータ、及びイベントタイミングデータを含む。例えば、患者 B. James の個々の患者トリアージデータ５４２は、彼／彼女が病棟ＮＷ２８のベッドＢ０１に配置されていることを通知している。又、患者 B. James の個々の患者トリアージデータ５４２は、彼／彼女が、将来の２４時間においてトリアージイベントを経験することになることを通知している。イベントタイミングデータは、予測されたイベント又は患者のＳＯＦＡスコアの特定の変化が発生することになる将来の時間の量を識別しており、且つ、将来の規定量の時間において一つ又は複数のＳＯＦＡスコアの変化を経験するべく予測される患者の治療計画を準備及び開始する時期を相対的に正確に計画するべく、医療従事者によって使用することができる。いくつかの実装形態においては、イベントタイミングデータは、予測されたイベントについて医療従事者に通知するべく、アラート又は通知をトリガするように使用することができる。アラート又は通知は、イベントタイミングデータ、トリアージイベントタイプデータ、及び患者識別データを含むことができる。患者 B. James の個々の患者トリアージデータを再度参照すれば、患者トリアージデータ５４２は、患者の合計ＳＯＦＡスコアが、４だけ（例えば、２０から２４に）、増大することになることを更に通知している。患者 B. James の個々の患者トリアージデータ５４２は、４という合計ＳＯＦＡスコアの増大が、肝臓臓器系と関連するＳＯＦＡ成分スコアの変化に帰されることを更に通知している。
【０１２６】
図５Ｃに更に示されているように、ユーザインタフェース５００ｃは、安定した患者のトリアージカテゴリ５３８に割り当てられた患者の患者データの様々な要素を表示している。例えば、Ｍ．  Ｂｕｒｒの患者トリアージデータ５４４は、現時点のＳＯＦＡスコア及び現時点のＳＩＲＳスコアを含んでいる。現時点の状態データは、次の規定された時間において発生するべく予測される患者の一番最近に判定された合計ＳＯＦＡスコア及びＳＩＲＳスコアを含む。いくつかの実装形態においては、現時点の状態データは、過去の規定された時間に基づいてＳＯＦＡ及びＳＩＲＳスコア予測値を識別することができる。その他の実装形態においては、現時点の状態データは、ユーザインタフェース４００ｄと関連する患者データレコードインタフェース（図示されてはいない）内への手動入力に基づいて判定されるＳＯＦＡ及びＳＩＲＳスコアを識別することができる。
【０１２７】
図５Ｃに示されているように、回復患者のトリアージカテゴリ５４０に割り当てられている F. Chan の患者トリアージデータ５４６は、将来の所定量の時間において予測される負の又は減少するＳＯＦＡスコア値などの、改善しているＳＯＦＡスコアを通知するデータを含んでいる。上述のように、いくつかの実装形態においては、トリアージイベントタイプデータは、患者が一つ又は複数のＳＯＦＡスコアと関連するイベントを経験したことを医療従事者に警告するシンボル（三角形、感嘆符、又は着色されたアイコンなど）を含むことができる。その他の実装形態においては、トリアージイベントタイプデータは、将来の所定量の時間において予測される特定のＳＯＦＡスコアの変化の大きさの通知を含むことができる。いくつかの実装形態においては、トリアージイベントタイプデータは、イベントが発生するべく予測されているＳＯＦＡ成分スコアに対応する特定の臓器系を含むことができる。
【０１２８】
図５Ｄは、個々の患者のＳＯＦＡスコアデータを表示する大フォーマット演算装置上の例示用のユーザインタフェース５００ｄを示している。医療従事者は、患者の現時点の状態を検討するべく、患者の予測されたＳＯＦＡ及びＳＩＲＳスコアを検討するべく、患者の治療メモを検討するべく、且つ、患者の治療命令を入力するべく、ユーザインタフェース５００ｄとやり取りすることができる。ユーザインタフェース５００ｄは、患者データ５４８、メモの検討要素５５０、命令の入力要素５５２、現時点の状態データ５５４、ＳＩＲＳスコア予測グラフ５５６、合計ＳＯＦＡスコア予測グラフ５５８、及びＳＯＦＡ成分スコアグラフ５６０を含む。
【０１２９】
図５Ｄに示されているように、ユーザインタフェース５００ｄは、患者識別データ５４８を含む。患者識別データ５４８は、図５Ｃに示されている患者識別データ５４２に類似している。ユーザインタフェース５００ｄは、個々の患者のＳＯＦＡスコアデータを表示するコンテキストにおいて個々の患者を正確に識別するべく必要とされる更に多くの又は更に少ない数の患者識別データ要素を含むことができる。
【０１３０】
図５Ｄに更に示されているように、ユーザインタフェース５００ｄは、メモの検討要素５５０を含む。メモの検討要素５５０は、選択された際に、医療従事者が病院内の患者の治療に関する更なるデータを閲覧できるようにするべく、メモの検討要素にリンクされた患者の医療チャート、治療メモ、及び／又は任意のその他の構成されたデータを表示する、ユーザインタフェース５５０ｄ内のグラフィカル要素である。
【０１３１】
図５Ｄに更に示されているように、ユーザインタフェース５００ｄは、命令の入力要素５５２を含む。命令の入力要素５５２は、選択された際に、医療従事者が患者の治療又は看護に関する命令を入力するためのインタフェースを表示する、ユーザインタフェース５００ｄ内のグラフィカル要素である。例えば、ユーザインタフェース５００ｄ上において表示されている患者の予測されたＳＯＦＡスコアデータを検討した際に、医療従事者は、命令の入力要素５５３を選択すると共に命令を入力することにより、予測された変化イベントに対応する臓器系と関連する予測された変化イベントを治療又は管理するべく、アクションを実行することができる。医療従事者は、特定の投与量における薬剤の処方、ＥＫＧの要求、試験室作業の実行の命令、或いは、患者の挿管、人工呼吸装置上における患者の配置、又は患者に対する透析の開始などの緊急に必要とされる手順について患者を準備するためのその他の医療専門家への通知などのための命令を入力するべく、ユーザインタフェース５００ｄ内の命令の入力要素５５２を選択することができる。
【０１３２】
図５Ｄに更に示されているように、ユーザインタフェース５００ｄは、現時点の状態データ５５４を含む。現時点の状態データ５５４は、現在の時間において推定されている患者の現時点の合計ＳＯＦＡスコア、現時点のＳＯＦＡ成分スコア、及び／又は現時点のＳＩＲＳスコアを通知している。その他の実装形態においては、現時点の状態データ５５４は、ユーザインタフェース５００ｄ（図示されてはいない）と関連する患者データレコードインタフェースへの手動入力に基づいて判定されるＳＯＦＡ及びＳＩＲＳスコアを識別することができる。
【０１３３】
図５Ｄに更に示されているように、ユーザインタフェース５００ｄは、ＳＩＲＳスコア予測グラフ５５６を含む。ＳＩＲＳスコア予測グラフ５５６は、将来の規定量の時間における患者の予測されたＳＩＲＳスコアを表示するグラフである。当業者は、ＳＩＲＳスコア予測グラフ５５６内においてＳＩＲＳスコアデータを表示するべく、様々なグラフタイプ又はグラフフォーマットが使用され得ることを理解するであろう。
【０１３４】
図５Ｄに更に示されているように、ユーザインタフェース５００ｄは、合計ＳＯＦＡスコア予測グラフ５５８を含む。合計ＳＯＦＡスコア予測グラフ５５８は、将来の規定量の時間における患者の予測された合計ＳＯＦＡスコアを表示するグラフである。当業者は、合計ＳＯＦＡスコア予測グラフ５５８内において合計ＳＯＦＡスコアデータを表示するべく、様々なグラフタイプ又はグラフフォーマットが使用され得ることを理解するであろう。
【０１３５】
図５Ｄに更に示されているように、ユーザインタフェース５００ｄは、ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ５６０を含む。ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ５６０は、将来の規定量の時間における患者の予測されたＳＯＦＡ成分スコアを表示するグラフである。いくつかの実装形態においては、ＳＯＦＡ成分スコアグラフ５６０は、将来の一つ又は複数の規定量の時間における患者の六つのＳＯＦＡ成分スコアのすべてのもののプロットであってよい。その他の実装形態においては、ＳＯＦＡ成分スコアグラフ５６０は、将来の一つ又は複数の規定量の時間における単一のＳＯＦＡ成分スコアのプロットであってもよい。将来の一つ又は複数の規定量の時間において患者について予測されるＳＯＦＡ成分スコアをプロットすることにより、医療従事者は、特定のＳＯＦＡ成分スコアと関連する特定の臓器系の更なる状態に対する洞察を得ることができる。ＳＯＦＡ成分スコアのプロットを閲覧することによって得られる洞察は、予測されたＳＯＦＡ成分スコアが対応している特定の臓器系を対象とする予防的な治療を事前に準備するべく、医療従事者を支援することになる。当業者は、ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ５６０内においてＳＯＦＡ成分スコアデータを表示するべく、様々なグラフタイプ又はグラフフォーマットが使用され得ることを理解するであろう。
【０１３６】
いくつかの実装形態においては、医療従事者などのユーザは、患者のＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ５６０の要素とやり取りすることができると共に、ユーザインタフェース５００ｄは、将来のなんらかの量の時間において発生するべく予測される特定のＳＯＦＡ成分スコアの算出と通常は関連している生理的パラメータを表示することになる。例えば、医療従事者が Jack Smith のＳＯＦＡスコアデータを閲覧している図５Ｄに示されているユーザインタフェース５００ｄを検討してみよう。ユーザインタフェース５００ｄは、ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ５６０などの、グラフ内において、Jack Smith のＳＯＦＡ成分スコアデータを表示している。グラフは、将来の６、１２、１８、及び２４時間の関数として、それぞれのＳＯＦＡ成分スコア臓器系と個々に関連する予測されたＳＯＦＡコンポーネントを表示している。いくつかの実装形態においては、医療従事者は、（ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ４５２の左側に示された）凡例内において識別されている個々のＳＯＦＡ成分スコアの臓器系をクリック又は選択することにより、或いは、特定のＳＯＦＡ臓器系成分スコアに対応するグラフ上に又はその内部に配置されたデータポイントをクリック又は選択することにより、ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ５６０と更にやり取りすることができる。いくつかの実装形態においては、医療従事者は、（ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ５６０の左側に示されている）凡例内において識別されている特定のＳＯＦＡ成分スコア臓器系の上部においてポインタ又はマウスカーソルを運動させることにより、或いは、特定のＳＯＦＡ成分スコア臓器系に対応するグラフ上に又はその内部に配置されたデータポイントの上部においてポインタ又はマウスカーソルを運動させることにより、ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ５６０とやり取りすることができる。ＳＯＦＡ成分スコア予測グラフ５６０のデータ又はグラフィカル要素を選択するか又はその他の方法でこれらとやり取りした際に、ユーザインタフェース５００ｄは、予測されたＳＯＦＡ成分スコアと関連する生理学的パラメータ値を表示することができる。いくつかの実装形態においては、予測された生理学的パラメータ値は、将来のＳＯＦＡ成分スコアを予測する際に使用されている。いくつかの実装形態においては、将来のＳＯＦＡ成分スコアは、予測された生理学的パラメータ値を考慮していないモデルを使用することにより、予測されている。例えば、ユーザインタフェース５００ｄは、「呼吸」凡例ラベルを選択又はクリックした際に、Jack Smith のＰＡＯ２（動脈分圧）とＦＩＯ２（吸入酸素の割合）との間の計測された比率などの Jack Smith の呼吸ＳＯＦＡ成分スコアに対応する生理学的パラメータ及びパラメータ値を識別する、既存のユーザインタフェース５００ｄの上部において重畳されたデータ表を表示することができる。いくつかの実装形態においては、ユーザインタフェース５００ｄは、呼吸ＳＯＦＡ成分スコアに対応するグラフエリア内に配置されたグラフ上のデータポイントを選択又はクリックした際に Jack Smith の呼吸ＳＯＦＡ成分スコアに対応する生理学的パラメータ及びパラメータ値を識別するデータが表示されている新しいユーザインタフェース（図示��れてはいない）に遷移してもよく、或いは、これを表示してもよい。
【０１３７】
図６は、図２Ａ及び図２Ｂのクライアント２０４、サーバ２１６、及びサーバ２０２が実装され得る例示用のコンピュータシステム６００を示すブロック図である。特定の態様においては、コンピュータシステム６００は、専用のサーバ内において、或いは、別のエンティティに統合された状態において、或いは、複数のエンティティに跨って分散された状態において、ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアとの組合せを使用することにより、実装することができる。
【０１３８】
コンピュータシステム６００（例えば、クライアント２０４、サーバ２１６、及びサーバ２０２）は、バス６０８又は情報を通信するためのその他の通信メカニズムと、情報を処理するべくバス６０８と結合されたプロセッサ６０２（例えば、プロセッサ２０６及び２２０）と、を含む。一態様によれば、コンピュータシステム６００は、ＰａａＳ及びＳａａＳサービスをサポートし得るＩａａＳのクラウド演算サーバであってよい。一態様によれば、コンピュータシステム６００は、一つ又は複数の特殊目的演算装置として実装されている。特殊目的演算装置は、開示されている技法を実行するべく、配線接続されてもよく、或いは、技法を実行するように永久的にプログラミングされた一つ又は複数の用途固有の集積回路（ＡＳＩＣ：Application-Specific Integrated Circuit）又はフィールドプログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Array）などのデジタル電子装置を含んでいてもよく、或いは、ファームウェア、メモリ、その他のストレージ、又は組合せにおいてプログラム命令に従って技法を実行するようにプログラミングされた一つ又は複数の汎用ハードウェアプロセッサを含んでいてもよい。又、このような特殊目的演算装置は、技法を実現するべく、カスタム配線接続ロジック、ＡＳＩＣ、又はＦＰＧＡをカスタムプログラミングと組み合わせることもできる。特殊目的演算装置は、大フォーマットコンピュータシステム、携帯型のコンピュータシステム、ハンドヘルド型の装置、ネットワーキング装置、或いは、技法を実装するための配線接続された且つ／又はプログラムのロジックを内蔵する任意のその他の装置であってもよい。例として、コンピュータシステム６００は、一つ又は複数のプロセッサ６０２によって実装することができる。プロセッサ６０２は、汎用マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、プログラム可能な論理装置（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）、コントローラ、状態機械、ゲート付きロジック、個別のハードウェアコンポーネント、或いは、計算又はその他の情報の操作を実行し得る任意のその他の適したエンティティであってよい。
【０１３９】
コンピュータシステム６００は、ハードウェアに加えて、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、或いは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Random Access Memory）、フラッシュメモリ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：Read Only Memory）、プログラム可能な読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ：Programmable Read-Only Memory）、消去可能なＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ：Erasable ＰＲＯＭ）、レジスタ、ハードディスク、着脱自在のディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、或いは、プロセッサ２０８又は２２０によって実行されるべき情報及び命令を保存するべくバス６０８に結合された任意のその他の適切なストレージ装置などの含まれているメモリ（例えば、メモリ２０８又は２２２）内において保存されているものの一つ又は複数のものの組合せを構成するコードなどの、対象のコンピュータプログラム用の実行環境を生成するコードを含むことができる。プロセッサ６０２及びメモリ６０４は、特殊目的論理回路によって補完することが可能であり、或いは、この内部に内蔵することができる。又、拡張メモリを提供することも可能であり、且つ、入出力モジュール６１０を通じてコンピュータシステムに接続することが可能であり、入出力モジュールは、例えば、ＳＩＭＭ（Single In-line Memory Module）カードインタフェースを含むことができる。このような拡張メモリは、コンピュータシステム６００用の付加的なストレージ空間を提供してもよく、或いは、更には、コンピュータシステム６００用のアプリケーション又はその他の情報を保存することもできる。具体的には、拡張メモリは、上述のプロセスを実行又は補完するための命令を含んでいてもよく、且つ、更には、安全な情報を含んでいてもよい。従って、例えば、拡張メモリは、コンピュータシステム６００用のセキュリティモジュールとして提供されてもよく、且つ、コンピータシステム６００の安全な使用を許容する命令によってプログラミングされてもよい。これに加えて、安全なアプリケーションは、ハッキング不能な方式によるＳＩＭＭカード上における識別情報の配置などのように、更なる情報と共に、ＳＩＭＭカードを介して提供されてもよい。
【０１４０】
命令は、メモリ６０４内において保存されてもよく、且つ、例えば、コンピュータシステム６００による実行のために、或いは、その動作を制御するべく、且つ、限定を伴うことなしに、データ指向の言語（例えば、ＳＱＬ、dBase）、システム言語（例えば、Ｃ、Objective-C、Ｃ＋＋、Assembly）、アーキテクチュアル言語（例えば、Ｊａｖａ、．ＮＥＴ）、並びに、アプリケーション言語（例えば、ＰＨＰ、Ｒｕｂｙ、Ｐｅｒｌ、Ｐｙｔｏｎ）などの、コンピュータ言語を含む、当業者に周知の任意の方法に従って、コンピュータ可読媒体上においてエンコードされたコンピュータプログラム命令の一つ又は複数のモジュールなどの、一つ又は複数のコンピュータプログラムプロダクト内において実装されてもよい。又、命令は、アレイ言語、アスペクト指向の言語、アセンブリ言語、オーサリング言語、コマンドラインインタフェース言語、コンパイル済みの言語、コンカレント言語、カーリー−ブラケット言語、データフロー言語、データ構造化言語、宣言言語、難解言語、拡張言語、第四世代言語、機能言語、対話型モード言語、インタープリト型言語、反復型言語、リストに基づいた言語、小言語、ロジックに基づいた言語、機械言語、ミクロ言語、メタプログラミング言語、マルチパラダイム言語、数値分析、英語に基づいていない言語、オブジェクト指向のクラスに基づいた言語、オブジェクト指向のプロトタイプに基づいた言語、オフサイドルール言語、手続型言語、リフレクティブ言語、ルールに基づいた言語、スクリプティング言語、スタックに基づいた言語、同期言語、構文処理言語、視覚言語、ワース言語、埋め込み可能言語、及びｘｍｌに基づいた言語などの、コンピュータ言語において実装することができる。又、メモリ６０４は、プロセッサ６０２によって実行されるべき命令の実行の際に、一時的な変数又はその他の中間情報を保存するべく使用することもできる。
【０１４１】
本明細書において記述されているコンピュータプログラムは、必ずしも、ファイルシステム内のファイルに対応するものではない。プログラムは、プログラム又はデータ（例えば、マークアップ言語文書内において保存されている一つ又は複数のスクリプト）を保持する、ファイルの一部分内において、対象のプログラムに専用である単一のファイル内において、或いは、複数の調整されたファイル（例えば、一つ又は複数のモジュール、サブプログラム、又はコードの一部分を保存しているファイル）内において、保存することができる。コンピュータプログラムは、一つのコンピュータ上において、或いは、一つのサイトにおいて配置された、或いは、複数のサイトに跨って分散された、且つ、クラウド演算環境内などのように、通信ネットワークによって相互接続された、複数のコンピュータ上において実行されるように、配備することができる。本明細書において記述されているプロセス及び論理フローは、入力データに対して動作すると共に出力を生成することにより、機能を実行するべく一つ又は複数のコンピュータプログラムを実行する一つ又は複数のプログラム可能なプロセッサによって実行することができる。
【０１４２】
コンピュータシステム６００は、情報及び命令を保存するべくバス６０８に結合された磁気ディスク又は光ディスクなどのデータストレージ装置６０６を更に含む。コンピュータシステム６００は、入出力モジュール６１０を介して、様々な装置（例えば、装置６１４又は装置６１６）に結合することができる。入出力モジュール６１０は、任意の入出力モジュールであってよい。例示用の入出力モジュール６１０は、ＵＳＢポートなどのデータポートを含む。これに加えて、入出力モジュール６１０は、その他の装置との間におけるコンピュータシステム６００の近エリア通信を可能にするように、プロセッサ６０２との通信状態において提供することもできる。入出力モジュール６０２は、例えば、いくつかの実装形態においては、有線通信を提供してもよく、或いは、その他の実装形態においては、無線通信を提供してもよく、且つ、更には、複数のインタフェースが使用されてもよい。入出力モジュール６１０は、通信モジュール６１２に接続するように構成されている。例示用の通信モジュール（例えば、通信モジュール６１２）は、Ethernet カード及びモデムなどの、ネットワーキングインタフェースカードを含む。
【０１４３】
システムのコンポーネントは、例えば、通信ネットワークなどの、デジタルデータ通信の任意の形態又は媒体によって相互接続することができる。通信ネットワーク（例えば、通信ネットワーク２１４）は、例えば、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ：Personal Area Network）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：Local Area Network）、キャンパスエリアネットワーク（ＣＡＮ：Campus Area Network）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ：Metropolitan Area Network）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ：Wide Area Network）、広帯域ネットワーク（ＢＢＮ：BroadBand Network）、インターネット、及びこれらに類似したもののうちの任意の一つ又は複数を含むことができる。更には、通信ネットワークは、限定を伴うことなしに、例えば、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スター−バスネットワーク、ツリー、又は階層型ネットワーク、或いは、これらに類似したものを含む、ネットワークトポロジーのうちの任意の一つ又は複数を含むことができる。通信モジュールは、例えば、モデム又は Ethernet カードであってよい。
【０１４４】
例えば、特定の態様においては、通信モジュール６１２は、ローカルネットワークに接続されたネットワークリンクに対する双方向データ通信結合を提供することができる。又、無線リンク及び無線通信を実装することもできる。無線通信は、例えば、ＧＳＭ（Global System for Mobile communications）、ＳＭＳ（Short Message Service）、ＥＭＳ（Enhanced Messaging Service）、或いは、ＭＭＳ（Multimedia Messaging Service）、ＣＤＭＡ（Code Division Multiple Access）、ＴＭＤＡ（Time division multiple access）、ＰＤＣ（Personal Digital Cellular）、Wideband ＣＤＭＡ、ＧＰＲＳ（General Packet Radio Service）、或いは、ＬＴＥ（Long-Term Evolution）などの、様々なモード又はプロトコルの下において提供することができる。このような通信は、例えば、高周波トランシーバを通じて実現することができる。これに加えて、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ、ＷＩ−ＦＩ、又はその他のこのようなトランシーバを使用するなどにより、近距離通信を実現することもできる。
【０１４５】
任意のこのような実装形態においては、通信モジュール６１２は、様々なタイプの情報を表すデジタルデータストリームを搬送する電気、電磁、又は光信号を送受信している。ネットワークリンクは、通常、その他のデータ装置に対して一つ又は複数のネットワークを通じてデータ通信を提供している。例えば、通信モジュール６１２のネットワークリンクは、ホストコンピュータに対する又はインターネットサービスプロバイダによって運用されるデータ機器に対する接続を、ローカルネットワークを通じて提供することができる。そして、ＩＳＰは、いまや一般的に「インターネット」と呼称されている世界規模のパケットデータ通信ネットワークを通じてデータ通信サービスを提供している。ローカルネットワーク及びインターネットは、いずれも、デジタルデータストリームを搬送する電気、電磁、又は光信号を使用している。コンピュータシステム６００との間においてデジタルデータを搬送する様々なネットワークを通じた信号及びネットワークリンク上の且つ通信モジュール６１２を通じた信号が送信媒体の例示用の形態である。
【０１４６】
コンピュータシステム６００は、一つ又は複数のネットワーク、ネットワークリンク、及び通信モジュール６１２を通じてメッセージを送信することができると共に、プログラムコードを含むデータを受け取ることができる。インターネットの例においては、サーバは、インターネット、ＩＳＰ、ローカルネットワーク、及び通信モジュール６１２を通じて、要求されたアプリケーションプログラムのコードを送信することができよう。受け取られたコードは、受け取られるのに伴って、プロセッサ６０２によって実行することができると共に／又は、後から実行するべくデータストレージ６０６内において保存することができる。
【０１４７】
特定の態様においては、入力／出力モジュール６１０は、入力装置６１４（例えば、入力装置２０１）及び／又は出力装置６１６（例えば、出力装置２０２）などの複数の装置に接続するように構成されている。例示用の入力装置６１４は、ユーザがコンピュータシステム６００に入力を提供し得る、キーボードと、例えば、マウス又はトラックボールなどの、ポインティング装置と、を含む。触覚入力装置、視覚入力装置、音声入力装置、又は脳−コンピュータインタフェースなどの、その他の種類の入力装置６１４も、同様に、ユーザとの間のやり取りを提供するべく使用することができる。例えば、ユーザに対して提供されるフィードバックは、例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバックなどの、感覚フィードバックの任意の形態を有することが可能であり、且つ、ユーザからの入力も、音響、発話、触覚、又は脳波入力を含む、任意の形態において受け取ることができる。例示用の出力装置６１６は、情報をユーザに表示するためのＬＥＤ（Light Emitting Diode）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）画面、ＴＦＴ ＬＣＤ（Thin-Film-Transistor Liquid Crystal Display）、或いは、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイなどのディスプレイ装置を含む。出力装置６１６は、グラフィカルな且つその他の情報をユーザに提示するべく出力装置６１６を駆動する適切な回路を有することができる。
【０１４８】
本開示の一態様によれば、クライアント２０４、サーバ２１６、２３４、及び２４６は、プロセッサ６０２がメモリ６０４内において含まれている一つ又は複数の命令の一つ又は複数のシーケンスを実行することに応答して、コンピュータシステム６００を使用することにより、実装することができる。このような命令は、データストレージ装置６０６などの、別の機械可読媒体からメモリ６０４に読み込むことができる。メインメモリ６０４内において含まれている命令のシーケンスの実行により、プロセッサ６０２は、本明細書において記述されているプロセスステップを実行することになる。又、メモリ６０４内において含まれている命令のシーケンスを実行するべく、マルチ処理構成を有する一つ又は複数のプロセッサを利用することもできる。プロセッサ６０２は、例えば、実行可能な命令及び／又はデータ構造を通信モジュール６１２（例えば、クラウド演算環境におけるようなもの）を通じてリモートサーバからダウンロードすることによってコンピュータプログラムプロダクトにリモートアクセスすることにより、実行可能な命令及び／又はデータ構造を処理することができる。代替態様においては、本開示の様々な態様を実装するべく、ソフトウェア命令の代わりに、或いは、これとの組合せにおいて、配線接続された回路を使用することができる。従って、本開示の態様は、ハードウェア回路とソフトウェアの任意の特定の組合せに限定されるものではない。
【０１４９】
本明細書において記述されている主題の様々な態様は、例えば、データサーバとして、バックエンドコンポーネントを含む、或いは、例えば、アプリケーションサーバなどの、ミドルウェアコンポーネントを含む、或いは、例えば、ユーザが本明細書において記述されている主題の実装形態とやり取りし得るグラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するクライアントコンピュータなどのフロントエンドコンポーネント、或いは、一つ又は複数のこのようなバックエンド、ミドルウェア、又はフロントエンドコンポーネントの任意の組合せ、を含む、演算システム内において実装することができる。例えば、本明細書において記述されている主題のいくつかの態様は、クラウド演算環境において実行することができる。従って、特定の態様においては、本明細書において開示されているシステム及び方法のユーザは、ネットワーク接続を通じてクラウドサーバにアクセスすることにより、ステップのうちの少なくともいくつかを実行することができる。更には、本開示の結果として得られるデータファイル、回路図、性能仕様、及びこれらに類似したものは、クラウド演算環境内のデータベースサーバ内において保存されてよく、或いは、クラウド演算環境からプライベートストレージ装置にダウンロードされてもよい。
【０１５０】
演算システム６００は、クライアント及びサーバを含むことができる。クライアント及びサーバは、一般に、互いにリモート状態にあり、且つ、通常は、通信ネットワークを通じてやり取りしている。クライアントとサーバの関係は、個々のコンピュータ上において稼働すると共に互いにクライアント−サーバ関係を有するコンピュータプログラムによって生じている。コンピュータシステム６００は、例えば、制限を伴うことなしに、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、又はタブレットコンピュータであってよい。又、コンピュータシステム６００は、例えば、限定を伴うことなしに、携帯電話機、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ：Personal Digital Assistant）、モバイルオーディオプレーヤ、全地球測位システム（ＧＰＳ：Global Positioning System）レシーバ、ビデオゲームコンソール、及び／又はテレビセットトップボックスなどの、別の装置内において埋め込むこともできる。
【０１５１】
本明細書において使用されている「機械可読ストレージ媒体」又は「コンピュータ可読媒体」という用語は、実行のためのプロセッサ６０２への命令及びデータの提供に参加する任意の一つ又は複数の媒体を意味している。本明細書において使用されている「ストレージ媒体」という用語は、機械が特定の方式によって動作するようにするデータ及び／又は命令を保存する任意の一時的ではない媒体を意味している。このような媒体は、限定を伴うことなしに、不揮発性媒体、揮発性媒体、及び送信媒体を含む多数の形態を有することができる。不揮発性媒体は、例えば、データストレージ装置６０６などの、光ディスク、磁気ディスク、又はフラッシュメモリを含む。揮発性媒体は、メモリ６０４などのダイナミックメモリを含む。送信媒体は、バス６０８を構成するワイヤを含む、同軸ケーブル、銅線、及び光ファイバを含む。機械可読媒体の一般的な形態は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、任意のその他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、任意のその他の光媒体、パンチカード、紙テープ、孔のパターンを有する任意のその他の物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ  ＥＰＲＯＭ、任意のその他のメモリチップ又はカートリッジ、或いは、コンピュータが判読可能な任意のその他の媒体を含む。機械可読ストレージ媒体は、機械可読ストレージ装置、機械可読ストレージ基板、メモリ装置、機械可読伝播信号に影響を及ぼす物質の構成、或いは、これらのうちの一つ又は複数の組み合わせであってよい。
【０１５２】
機械学習プロセスの説明
以下の節は、様々な患者データを受け取ると共に将来の規定量の時間における患者のＳＯＦＡスコア予測を出力する能力を有するＳＯＦＡスコア予測モデルをトレーニング及び生成するべく使用される機械学習プロセスの非限定的な例の詳細について説明している。この目的を実現するべく、患者の既知のＳＯＦＡスコアとその既知のＳＯＦＡスコアの前の同一の規定量の時間における患者のデータ特徴値の間の相関を識別した。例えば、将来の１２時間におけるＳＯＦＡ値を予測するようにモデルをトレーニングするべく、モデルは、既知のＳＯＦＡスコア及びＳＯＦＡスコアの前の１２時間からの対応する患者データに基づいてトレーニングされている。
【０１５３】
データの準備
将来の規定量の時間における患者ＳＯＦＡスコアを予測する能力を有するモデルをトレーニングするように機械学習プロセスを実行するべく、過去の患者特徴値及びＳＯＦＡスコアと関連するデータを収集し、且つ、機械学習プロセスにおいて使用されるように準備した。データは、病院データベースから、且つ、具体的には、チャート計測値、試験室計測値、薬剤、流体、微生物学、及び累積流体を表す表から、収集された。病院データベースからの患者データは、タイムスタンプが付与されており、且つ、生理学的信号及び計測値、バイタルサインのみならず、服用された薬剤（量、回数、及びルート）、試験室試験、計測値、及び結果、供給及び人工呼吸方式、及び診断評価などの定量的データを表す臨床データの広範な組を含んでいる。機械学習プロセスにおいて使用される患者データを抽出及び収集するべく、以下の表が使用された。
（１）エンカウンタ表は、（ｉ）患者ｉｄ、（ii）誕生日、及び（iii）入院及び退院の日時を含む。
（２）評価表は、すべての患者のチャート化されたデータを含む。本発明者らは、（ｉ）患者ｉｄ、（ii）項目ｉｄ、（iii）タイムスタンプ、及び（iv）数値を記録した。
（３）試験室表は、すべての患者の試験室データを含む。本発明者らは、（ｉ）患者ｉｄ、（ii）項目ｉｄ、（iii）タイムスタンプ、及び（iv）数値を記録した。
（４）薬剤表は、すべての患者の薬剤データを含む。本発明者らは、（ｉ）患者ｉｄ、（ii）項目ｉｄ、（iii）タイムスタンプ、及び（iv）薬剤投与量を記録した。
【０１５４】
当業者は、上述のデータの表及び病院データベース内のものは、当業者にとって周知の意味を有する患者データ特徴に対応していることを理解するであろう。機械学習プロセスのデータ準備フェーズには、病院データベース内において十分なデータを有するすべての患者が含まれていた。上述の病院データベースが、機械学習プロセス用の患者データの供給源として使用され得る一方で、機械学習プロセスは、病院データベース内のデータの正確な構成、或いは、その内部に含まれている特定の計測値、表現、スケール、又はデータの単位によって限定されなくてもよい。例えば、機械学習プロセスにおいて使用される患者データ特徴を計測するべく使用される単位は、計測が実行される試験室又は場所に従って変化し得る。薬剤の標準的投与量又は投与のルートは、病院又は病院システムの間において変化する場合があり、或いは、所与の条件において処方される所定の種類の類似の薬剤のうちの特定の構成要素も、変化し得る。異なる病院システムにおける機械学習プロセスを利用するべく、別の病院システム内において使用されているものに対する病院データベース内において見出された特定の患者データ特徴のマッピングが機械学習プロセスに内蔵されている。例えば、病院データベースがポンドを単位として患者の体重を計測しており、且つ、別の病院が、キログラムを単位として計測している場合に、当業者は、患者の体重のキログラムからポンドへの変換は、簡単なことであることを理解することになろう。同様に、ポンドの代わりにキログラムを受け入れるように、機械学習プロセスの予測式を調節することも、簡単である。又、この種の特徴の間におけるマッピングは、同一の機能を実行する薬剤の間において実行することもできるが、標準的投与量、並びに／或いは、同一のパラメータ、バイタルサイン、又は患者内のその他の態様などを計測する代替試験室計測値においては、異なり得る。これに加えて、既存の病院データセットを取得すると共に本明細書において記述されている機械学習プロセスの技法に従ってモデルを維持するには、本段落において記述されている患者データ特徴から患者データ特徴へのマッピングと、その後の、新しくマッピングされた患者データ特徴を伴う本明細書において提示されている例示用のモデルの使用と、よりも、本明細書において教示されている方法を使用するほうが簡単である。この結果、トレーニング済みのＳＯＦＡスコア予測モデルとして上述した方式により、モデルを予測のために使用することができる。同一の患者データ特徴の除去及び患者データ特徴の選択方法を使用することが可能であり、或いは、本明細書において有用であることが見出された患者データ特徴は、手作り（hand-curated）の患者データ特徴の選択方法をガイドすることができる。当業者には、このすべてが明らかとなろう。
【０１５５】
上述のように、モデルは、既知の時間における既知のＳＯＦＡスコアを先行する時点における患者データに相関させることにより、トレーニングする必要があった。従って、本発明者らは、データセット内の患者のＳＯＦＡスコアの演算によって開始した。本発明者らは、それぞれの患者ごとに、そのＩＣＵにおける滞在において、反復的に、六つのサブスコアを演算した。ＳＯＦＡスコアの演算は、２４時間の期間におけるポイントプロセスとしてモデル化されている。ＦＩＯ２、ＭＡＰ、及びグラスゴースコアを評価表から抽出した。ドーパミン、ドブタミン、エピネフリン、及びノルエピネフリンを薬剤表から抽出した。クレアチニン、血小板、及びビリルビンを試験室表から抽出した。計測値の複数の供給源が２４時間の期間において利用可能である際には、最悪のサブスコアを有する者を使用した。
【０１５６】
それぞれの２４時間の期間ごとに、それぞれの患者ごとに、それぞれの患者のＩＣＵにおける滞在の開始時点から始めることにより、本発明者らは、ＳＯＦＡスコアを演算し、且つ、タイムスタンプが付与された日付及び患者ｉｄと共に、記録した。本発明者らは、それぞれのＳＯＦＡスコア演算に先行する２４時間に対応する時点（「時点」）において、それぞれの患者ごとのこの時点に最も近接した（依然として２４時間前よりも遅くはない）、但し、ＳＯＦＡスコアのタイムスタンプが付与された日付よりも４８時間超だけ後ではない、一番最近のデータを使用することにより、四つのテーブルからデータを収集するべく、ＳＯＦＡスコア計測値のタイムスタンプを使用した。
【０１５７】
データは、ゼロという平均値及び１という標準偏差に正規化した。即ち、（それぞれの特徴又は計測タイプごとに、すべての発生に跨って取得された）それぞれの患者データ特徴ごとに平均を減算し、且つ、（同一の分布に跨って取得された）標準偏差によって除算することにより、それぞれのデータの正規化されたバージョンを生成した。
【０１５８】
モデルの選択
将来の一つ又は複数の規定量の時間におけるＳＯＦＡスコアを判定するための最も適した予測モデルを選択するべく、以上において算出されたＳＯＦＡスコアの２４時間前に既知であったＳＯＦＡスコアと関連する患者特徴データを利用する実験において様々なモデルを評価した。（ｉ）線形回帰、（ii）勾配ブースティングマシン、（iii）線形ＳＶＲ（linear Support Vector Regression model）、（iv）ＲＢＦ ＳＶＲ（Radial Basis Function Support Vector Regression model）という回帰モデルにより、機械学習を実行した。すべての方法が有用な結果を生成したが、本明細書において示されている例においては、線形ＳＶＲのイプシロン不感バージョンを使用した。方法パラメータの異なる値によって機械学習を稼働させることにより、モデル及びパラメトリック最適化を実行した（例として、以下のＣ及びイプシロンを参照されたい）。モデルが、対応するトレーニングセット上において予め固定された状態において、以下において定義されている試験セットにおいて最小のＭＡＥ（Mean Absolute Error）を有するものとなるように、最良の回帰モデルを選択した。本明細書において提示されている結果においては、最良の回帰モデルのみを保持し、且つ、使用した。
【０１５９】
【数１】
2019537130.tif 000003
ここで、Ｎは、試験データセット内のサンプルの数であり、Ｙｉ（actual）は、ｉ番目のデータサンプルの実際のＳＯＦＡスコアであり、Ｙｉ（predicted）は、ｉ番目のデータサンプルの予測されたＳＯＦＡスコアであり、且つ、ｉにわたる合計は、１〜Ｎのデータサンプルを列挙している。
【０１６０】
ＭＡＥの代替尺度である、平均二乗誤差の根（ＲＭＳＥ：Root of Mean Square error）は、優れたＭＡＥを有するモデルが、ＲＭＳＥ尺度を使用することにより、優れていることが常に見出される、という意味において、ＭＡＥに対応する方式により、一貫性を有する方式で動作した。
【０１６１】
又、これに加えて、最良モデルのＭＡＥも、ＳＯＦＡスコアについて一定の値を常に予測した単純回帰モデルのＭＡＥと比較したが、この場合には、定数は、トレーニングセットの平均ＳＯＦＡスコアに等しくなるように設定した。このような比較は、常に、ＭＡＥ（モデル）＜ＭＡＥ（単純モデル）という不等式を順守した。
【０１６２】
線形ＳＶＲが非常に良好に稼働及び帰納したことから、本明細書において提示されている機械学習結果は、そうではない旨が記述されていない限り、これを使用している。上述の内容は、本発明者らが自身の研究のために使用したものであるが、当業者は、限定を伴うことなしに、最小二乗回帰（ＯＬＳＲ：Ordinary Least Squares Regression）、線形回帰、ロジスティック回帰、ステップワイズ回帰、多変量適応型回帰スプライン（ＭＡＲＳ：Multivariate Adaptive Regression Spline）、局所推定スキャッタプロットスムージング（ＬＯＥＳＳ：Locally Estimated Scatterplot Smoothing）、順序回帰、ポアソン回帰、高速フォレスト分位点回帰、ベイズ線形回帰、ニューラルネットワーク回帰、決定フォレスト回帰、ブースト決定木回帰、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ：Artificial Neural Network）、ベイズ統計、事例に基づいた推論、ガウスプロセス回帰、帰納的論理プログラミング、学習オートマトン、学習ベクトル量子化、インフォーマルファジーネットワーク、条件付き確率場、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Gnetic Algorithm）、情報理論、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ：Support Vecctor Machine）、平均化１依存推定器（ＡＯＤＥ：Averaed One-Dependence Estimator）、発見的自己組織化法（ＧＭＤＨ：Group Method of Data Handling）、インスタンスに基づいた学習、遅延学習、及び最大情報スパニングツリー（ＭＩＳＴ：Maximum Information Spanning Tree）を含む、多数のその他の機械学習概念及びアルゴリズムが方法において等しく使用及び適用され得ることを容易に理解するであろう。更には、方法の組合せと共に、様々なブースティングの形態を適用することができる。これらの学習方法のうちのいくつかは、更なるパラメータを必要としている。線形ＳＶＲにおける複雑さパラメータ（Ｃ）については、別個のランにおいて、本発明者らは、１０のべき乗により、０．０００１〜１０００という範囲の値を使用した。損失に対する感度を支配するイプシロン（ε）値については、本発明者らは、１０のべき乗を使用することにより、０．００１〜１０という範囲のグリッドを使用した。
【０１６３】
又、線形ＳＶＲに加えて、放射基底関数（ＲＢＦ：Radial Basis Function）カーネルを有するサポートベクトル回帰モデルも評価した。１．５４という最良の平均絶対誤差（ＭＡＥ：Mean Absolute Error）を有するモデルを見出すべく、三つの別個のパラメータグリッドを使用した。第一グリッドは、１０のべき乗における０．０００１〜１０という範囲のパラメータＣ（複雑さ）に関わっている。
【０１６４】
又、サポートベクトルの影響の半径に影響を及ぼすパラメータであるＧＡＭＭＡ及び損失関数の感度を支配するパラメータであるＥＰＳＩＬＯＮについても、同一のグリッドを生成した。最良のパラメータ値は、Ｃ＝１，ＧＡＭＭＡ＝０．１、及びＥＰＳＩＬＯＮ＝０．１である。
【０１６５】
これらの回帰モデルのそれぞれごとに、トレーニングデータセットに基づいてモデルパラメータを演算した。本明細書において報告されている線形ＳＶＲの結果においては、それぞれの結果的に得られたモデルのパラメータは、サポートベクトルの組であるが、利便を目的として、モデルにおけるそれぞれのデータ特徴ごとに一つの係数を使用する等価な方式に任意の一般的な線形モデルと同様の単一のバイアス値を加えたものを使用した。患者データ特徴は、計測の一つのタイプ（例えば、収縮期血圧計測）である。以下の式に示されているように、係数（ｗｊ）と正規化されたデータ特徴（ｘｉ，ｊ＝patient_datai,j）の線形の組合せが、バイアス（ｂ）と共に、予測を生成している。
【０１６６】
ｙｉ＝ｂ＋ｗ１＊ｘｉ，１＋ｗ２＊ｘｉ，２＋・・・＋ｗｊ＊ｘｉ，ｊ
【０１６７】
次いで、（上述のように）パラメータのその独自の個々の組がトレーニングデータセットから得られる状態において、それぞれの回帰モデルを使用し、且つ、試験データセットに基づいて評価し、且つ、予測結果をそのＭＡＥ値によって表現した。その一貫性を有する方式によって有用に小さいＭＡＥ値と、異常値に対するその安定性と、について、線形ＳＶＲを選択した。結果の再現性を評価するべく、トレーニング及び試験データセットのいくつかの異なるランダムな組合せを使用したが、これは、極めて良好であった。結果が、試験データセットの偶発的な選択に起因するものである可能性を除去するべく、この方式を使用した。本明細書において提示されているＳＶＲ回帰モデルの結果は、複雑さパラメータが１０に等しくなるように設定され、且つ、イプシロンパラメータが０．１と等しくなるように設定された状態において、実行された。
【０１６８】
予測は、上述の式を使用する線形ＳＶＲモデルから実施されるが、その出力は、（そのｊによってインデックス付けされた数値特徴が存在している）正規化された患者特徴計測値に対応するモデルバイアスパラメータｂ及びモデル係数ｗｊが付与された場合に、ベクトルｘｉ，ｊによって表された正規化された患者データを提示する患者ｉの最悪のＳＯＦＡスコアの予測された将来値である。
【０１６９】
例えば、５特徴モデルを使用することにより、ｗｊの値は、ｗ１＝−０．８０１４２（塩基過剰〜ＰＯＣＴ）であり、ｗ２＝−０．７４１７６５（ブレーデン合計スコア）であり、ｗ３＝−０．３２４４５（血小板［×１０９／Ｌ］）であり、ｗ４＝０．３１６４５（尿素［ｍｍｏｌ／Ｌ］）であり、且つ、ｗ５＝−０．６６９９（グラスゴーコーマスコア、合計）であり、この場合には、ｊ＝５である。ｉ番目の患者のｘｉｊの値は、平均を減算すると共にそれぞれの特徴ごとの標準偏差によって除算することにより、対応する患者データ特徴値によって平均センタリングされた、且つ、正規化された、（以前の文章内の括弧内において示されている）五つの特徴の計測値である。式中のモデルバイアスパラメータである、ｂの値は、２．８２３２である。予測されたＳＯＦＡスコアは、式を使用することにより、患者ｉについて、結果的に得られるｙｉである。
【０１７０】
当業者であれば理解するように、患者の状態の深刻さを記述する広範なクラスを割り当てるべく、この値の更に高度な処理を適用するのは簡単である。例えば、値を直接的に使用し、且つ、「深刻なＳＯＦＡスコアの範囲」、「中間のＳＯＦＡスコアの範囲」、及び「穏やかなＳＯＦＡスコアの範囲」などのカテゴリにマッピングすることができよう。これらの広範なカテゴリは、予測に基づいてアクションを実行する際に病院にとって特に有用であり得る。
【０１７１】
特徴抽出プロセスに関する定性的な検討
健康管理においては、主要な複雑さのうちの一つが、特定の特徴のデータの欠如である。可能な解決策の一つは、すべての失われた特徴値について最新の利用可能な値を使用する、というものである。或いは、この代わりに、このような値の不存在が、モデルにおいて反映された臨床的な意味を有している場合もある。従って、両方の解決策は、十分に広い時間ウィンドウが付与された場合には、値の収集をそのようなウィンドウ内の一番最近の特徴値に限定し得る、という意味において、適用可能である。従って、この方法は、言及された二つの方法の組合せであってもよい。
【０１７２】
別の重要な検討事項は、データセット全体のそれぞれの特徴ごとの値の利用可能性である。データセットが二つの別個のデータセットにスプリットされている際には、トレーニングデータは、平均が履歴データセットの外の代表的な値を表すように、それぞれの特徴の十分な値を有することを要する。例えば、すべてのサンプルに跨る列ベクトルとして特徴Ａが付与された場合には、利用可能な値の合計数をＮｆとしてカウントすることができる。値Ｎｆの合計数は、サンプルの合計数Ｎの小さな割合（Ｎｆ／Ｎ＜＜１）であってよい。値の数が小さいという範囲において、このような特徴の平均値は、それがサンプルの外において通常見出されるものを反映してはいない、ことが可能である。これらの理由から、予測を目的として、少なくとも２０個の値を有していない特徴が排除される。これに加えて、臨床診療において観察される通常の値との間の一貫性について、平均及び標準偏差がチェックされる。このような不良な統計を有する特徴の排除により、患者は、データセット内の特徴を失うことになる場合がある。従って、患者は、なんらかの特徴の除去の後に、予測のための十分な特徴を有していない場合がある。この問題は、通常、Ａ）限られた数の良好な依存性を示す特徴の使用、或いは、Ｂ）残りの特徴が十分な個々の予測パワーを有していない際の、データセットからの患者の除去、という方式によって修正される。特徴のトリミングは、完全に自動的である必要はないが、モデルへの大部分の情報の包含とバイアスの回避という目的の間のバランスを実現する熟練のデータ科学者の入力を必要とし得る。
【０１７３】
特徴の選択
機械学習プロセスにおいて、将来の規定量の時間におけるＳＯＦＡスコアを判定する能力を有する予測モデルを導出するべく使用される機械学習アルゴリズムにおいて使用される関連する特徴のサブセットを選択するべく、患者データを評価した。例えば、患者母集団データセット内には、大量のデータが存在しており、この大部分は、不要であるか、或いは、予測モデルがトレーニングされる特定の疾病、状態、又は状態の予測可能性に対する寄与をほとんど提供しないものである。これに加えて、しばしば、患者母集団データセットの特徴のすべてのものに基づいた予測モデルが、特定の患者については使用可能ではありえないように、或いは、特定の患者の次善の予測しか出力しえないように、異なる特定の患者が、データセットのすべての特徴の異なる個々のサブセットについて利用可能なデータしか有していない場合もある。例示用の実装形態は、個々の予測モデルを生成する対象である、患者母集団データセットの特徴の全体内の特徴の複数のサブセットを識別しており、これは、特徴の個々のサブセットのみの、或いは、場合によっては、特徴の個々のサブセットの一部分のみの、データに基づいて、例えば、ＳＯＦＡスコアなどの、値を予測するべく、使用することができる。従って、例示用の実装形態においては、コンピュータシステムには、患者母集団データセットが提供されており、これから、システムは、複数のサブセットを選択しており、それぞれのサブセットは、機械学習アルゴリズムによって使用されており、この機械学習アルゴリズムが、例えば、ＳＯＦＡスコアなどの、複数の臓器不全の開始を患者について予測するための基礎である新しい予測モデルをトレーニングするべく、個々のサブセットに対してシステムによって適用されている。従って、トレーニングされた予測モデルのそれぞれが、個々の予測モデルがトレーニングされたサブセットの特徴の特定のグループとの関係において、個々の患者のデータに後から適用される状態において、それぞれの選択されたサブセットごとに、個々の予測モデルをトレーニングすることができる。
【０１７４】
従って、例示用の実装形態によれば、予備的な選択ステップにおいて、個々の予測モデルをトレーニングするための関連する患者データ特徴のサブセットを選択するべく、特徴選択方法が適用されている。例示用の一実装形態においては、特徴選択方法の適用の前に（或いは、異なる方式で見た場合には、特徴選択方法の第一ステップとして）、まず、バタチャリヤ距離に基づいて、データセットから特徴が除去されている。このプロセスにおいて、予測患者データセットの組が付与された場合に、それぞれの患者データ特徴ごとに、本発明者らは、小さなＳＯＦＡスコア（＜６）と大きなＳＯＦＡスコア（＞＝６）の母集団の間のバタチャリヤ距離を演算した。そのバタチャリヤ距離が０．１未満であると見出された任意の患者データ特徴を更なる検討から除去した。この解決策は、予測値を有するものに合焦しつつ、合計患者データ特徴の数を大幅に低減することにおいて有効であるものと見出された。次いで、システムは、バチャタリヤ距離に基づいて除去されなかった特徴から、機械学習アルゴリズムを適用する対象である関連する特徴のグループを選択するべく進捗し、この結果、機械学習アルゴリズムが、選択された関連する特徴のデータ値に基づいて、個々の予測モデルを生成することになろう。
【０１７５】
バチャタリヤ基準の適用の後に特徴の数を更に低減するべく、Lasso 回帰を利用した。Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）は、係数の絶対値の合計を正規化ファクタとして使用するＬ１正規化回帰である。損失を最小化する目的に照らして係数の絶対値の合計の大きさを調節する正規化パラメータは、scikit-learn Pyton パッケージ実装形態における使用法に基づいて、アルファと呼称することとする。
【０１７６】
アルファが０である場合には、Lasso は、標準回帰に低減される。アルファの大きさが大きいほど、係数の絶対値の合計が小さくなる。Lasso は、線形回帰問題における特徴の数を低減するための有効な統計ツールである。従って、特徴数を低減することにより、例えば、コンピュータ内の利用可能な演算リソースを更に活用すると共に以前よりも迅速に結果を生成することにより、機械学習を実行するコンピュータの効率を改善することができる。
【０１７７】
Lasso 回帰を使用した特徴抽出のプロセスは、以下のように実行した。
【０１７８】
１）１０のべき乗において、０．０１〜１０という Lasso アルファパラメータの値のグリッドを順番に使用した。アルファパラメータの値が増大するのに伴って、係数の多くのものの大きさがゼロに接近し、これにより、いくつかの特徴が出現すると共にその他のものが除去された相対的にまばらな解を生成した（ゼロ係数）。
【０１７９】
２）グリッドからのアルファパラメータを選択し、且つ、バチャタリヤ後の特徴行列に対して Lassoを 実行した。
【０１８０】
３）次いで、非ゼロ係数を有するものと、ゼロの係数を有する残りのものと、という特徴リストの二つのサブセットを識別した。
【０１８１】
４）次いで、ＭＡＥを極大化させるためのＣ及びイプシロンパラメータの適切な組が見出さる時点まで、そのＣ及びイプシロンパラメータにおいて反復する線形ＳＶＲモデルを使用することにより、非ゼロの係数部分行列を回帰させた。次いで、その独自のＭＡＥ値を演算するべく、パラメータの同一の組をゼロ係数部分行列に適用した。
【０１８２】
ゼロ係数部分行列のＭＡＥ値が予測パワーを失う時点まで、アルファを変更することにより、ステップ（２）、（３）、及び（４）を反復した。回帰モデルが任意の予測パワーを有するかどうかを確定するべく、そのＭＡＥ値をトレーニングセットから平均ＳＯＦＡスコアを常に予測した単純モデルのＭＡＥ値と比較した。モデルのＭＡＥ値が単純モデルのＭＡＥ値以上である場合には、そのようなモデルは、予測値を有していないと見なされた。
【０１８３】
病院データのケースにおいては、パラメータアルファが０．１の値に到達した際に、反復を停止した。アルファパラメータが０．１に設定された状態において、非ゼロの係数を有する行列内において、２３個の特徴が識別された。線形ＳＶＲを実行するべく、Ｌａｓｓｏの下においてゼロ係数行列を有していた特徴を使用したが、これは、２．６０という単純モデルのＭＡＥ値よりもわずかに大きい、２．６６に等しいＭＡＥ値を示し、従って、これにより、これらの特徴は、なんらの関連する予測パワーをも提供しないことを示した。
【０１８４】
当業者は、上述の機械学習及び特徴選択方法は、特定の病院のデータベースを使用することにより、実行されているが、同一の方法は、病院データベースによって本明細書において例示されている第一の、第二の、及び更なる特徴の識別情報を含む同一の結果を実現するべく、その他の病院からの別のデータベースについても利用され得ることを容易に理解するであろう。
【０１８５】
モデル試験及び試験結果
又、実験方法は、観察されていないデータに基づいて将来の規定量の時間におけるＳＯＦＡスコアを判定する際のモデルの性能を評価するべく、機械学習プロセスにおいて使用されるべく選択されたモデルの予測精度を試験するステップをも含んでいた。実験のモデル試験部分は、線形ＳＶＲを使用して Lasso 手順によって除去された特徴を試験するステップと、単純回帰モデルによって生成されたものよりも品質において劣るＭＡＥ値を生成するステップと、を含んでいた。又、線形ＳＶＲを使用してＳＯＦＡスコアを予測するべく、Lasso 非ゼロ係数特徴を使用した。このモデルの最良のパラメータを識別するべく、本発明者らは、複雑さパラメータＣ用のものと、イプシロンパラメータ用のもう一つのものと、という二つのグリッドを使用した。最小のＭＡＥを生成するべく、これら二つのパラメータのすべての組合せを稼働させた。オリジナルのデータセットをトレーニングデータセットと試験データセットに分割した。トレーニングデータセットは、オリジナルの患者データセットの８０％を有しており、且つ、ランダムな選択によって生成された。
【０１８６】
以下の表１において示されている結果は、Lasso 手順を使用して選択された２３個の特徴を使用することにより、すべての線形ＳＶＲバイアス項を要約している。
【表１】
2019537130.tif 000004
【０１８７】
選択された特徴の予測パワーを実証するべく、２３個の予測特徴のうちから五つの特徴サブセットを選択し、且つ、機械学習トライアルにおいて使用した。メインモデルにおけると同様に、メインモデルにおいて使用された同一のグリッドにより、Ｃパラメータ及びイプシロンパラメータにわたって反復することによって見出されるＳＯＦＡスコアを予測するべく、線形ＳＶＲモデルを使用した。ＭＡＥ値は、２３個の特徴を伴うＭＡＥ値よりもわずかに悪く、これにより、この五つの特徴モデルは、有用に予測可能であることを通知した。以下において示されている表２は、特徴のみならず、試験データセットの予測から得られたＭＡＥ値をも、要約している。
【表２】
2019537130.tif 000005
【０１８８】
上述の５特徴モデルに加えて、一つの特徴をランダムに除去すると共に線形ＳＶＲモデルを使用してＭＡＥ値を演算することにより、２３個の特徴のオリジナルのリストから９つの異なるモデルを取得した。以下の表３に示されているように、これらのモデルは、いずれも、オリジナルの２３個の特徴モデルとほぼ同様の良好な値を有しており、これにより、これらが有用に予測可能であることを示している。
【表３−１】
2019537130.tif 000006
【表３−２】
2019537130.tif 000007
【表３−３】
2019537130.tif 000008
【表３−４】
2019537130.tif 000009
【表３−５】
2019537130.tif 000010
【表３−６】
2019537130.tif 000011
【表３−７】
2019537130.tif 000012
【表３−８】
2019537130.tif 000013
【表３−９】
2019537130.tif 000014
【０１８９】
以上において示されている結果は、様々な特徴が異なる予測能力を有することを示している。それぞれの特徴の予測パワー又は能力を計測する一つの方法は、モデルがトレーニングされた特徴トレーニングセットから特定の特徴を除去する前と後においてモデルの性能を比較する、というものである。最大予測パワーを有するべく判定された（最高から最低までランク付けされた）モデル特徴は、グラスゴーコーマスコア（最高）、血小板値、クレアチニン値、及びブレーデンスコア（最低）である。これら四つの特徴が利用不能である際には、モデルのＭＡＥ性能は、２３．６％だけ、２．２５に悪化している。これに加えて、特徴セットが、ＳＯＦＡスコア計算を判定するべく従来から使用されていない特徴を排除している際には、最大予測パワーを有するべく判定された（最高から最低までランク付けされた）特徴は、ブレーデンスコア（最高）、アルブミンレベル、心拍数、及び年齢（最低）である。これら四つの特徴が利用不能である際には、モデルのＭＡＥ性能は、６．６％だけ、１．９４に悪化している。
【０１９０】
従って、予測された合計ＳＯＦＡスコアは、最大予測パワーを有するべく判定された四つの生理学的パラメータのうちの少なくとも三つを使用して判定することが望ましい。例えば、モデルは、患者のブレーデンスコアの現時点の値及び患者のグラスゴーコーマスケール、血小板レベル、及びクレアチニンレベルという三つのうちの少なくとも二つのものの現時点の値が、患者の合計ＳＯＦＡスコアを予測するべくモデル入力として使用された際に、相対的に高い予測性能を有することになる。いくつかの実装形態においては、合計ＳＯＦＡスコア予測のために従来から使用されている四つの生理学的パラメータのすべてを合計ＳＯＦＡスコア予測モデルに対する入力として使用することができる。
【０１９１】
又、予測された合計ＳＯＦＡスコアは、合計ＳＯＦＡスコア判定のために従来から使用されてはいない最大予測パワーを有する四つの生理学的パラメータのうちの少なくとも三つを使用して判定することが望ましい。例えば、モデルは、患者のブレーデンスコアの現在の値及び患者のアルブミンレベル、心拍数、及び年齢という三つのうちの少なくとも二つのものの現在の値が、患者の合計ＳＯＦＡスコアを予測するためのモデル入力として使用された際に、相対的に高い予測性能を有する傾向を有することになる。いくつかの実装形態においては、これらのすべての生理学的パラメータのすべてが、ＳＯＦＡスコア予測モデルへの入力として使用されている。
【０１９２】
以上においては、特定数の最大の予測性を有する特徴を合計ＳＯＦＡスコア予測モデルへの入力として含むことが望ましいことが示されているが、異なるトレーニングデータセットは、異なる特徴の組を相対的に高い予測性を有するものとして識別し得ることを理解されたい。例えば、特定の特徴は、特定の人口統計において、或いは、その他のものよりも特定の地理的領域内において、相対的に高い予測を有し得る。従って、いくつかの実装形態においては、合計ＳＯＦＡスコア予測モデルは、本開示の範囲を逸脱することなしに、入力として、最も高い予測性を有していると以上において示されている特徴のうちの相対的に少ない数を含むことができる。
【０１９３】
上述の実験データは、将来の時点における合計ＳＯＦＡスコアを予測する際に使用される機械学習技法の能力を実証している。同様に、モデルをトレーニングして将来の異なる量の時間におけるＳＯＦＡ成分スコア及び特定の生理学的パラメータ値を予測するべく、類似のモデルトレーニングプロセスを使用することもできる。
【０１９４】
生理学的パラメータの予測
以上において示されているように、モデルをトレーニングして個々の生理学的パラメータを予測するべく、上述のものに類似したモデルトレーニングプロセスを使用することができる。これらのモデルは、合計ＳＯＦＡスコア又はＳＯＦＡ成分スコアを演算するべく、スタンドアロンで、或いは、トレーニングされたモデルによって実施される予測をサポートために、使用することができる。以下、五つのモデル及び評価結果の説明を提示する。
【０１９５】
ビリルビン予測モデル（モデルＡ）
ビリルビンは、μｍｏｌ／Ｌを単位として計測され、２０〜２００＋という通常の範囲を有する。ビリルビンを予測する際に使用される一つの適切なモデルは、Ｃ＝１、ガンマ＝０．１、及びイプシロン＝０．１というパラメータを伴うＲＢＦ（Radial Basis Function） ＳＶＲである。線形 Lasso を使用することにより、上述のように特徴の選択を実行した。検証セットは、ＭＡＥ値＝２４．９２を実現した。以下には、ＲＢＦ ＳＶＲを使用することにより、効果的であると見出された特徴の一つの例示用の組が列挙されている。それぞれの特徴は、「特徴計測｜特徴名」のフォーマットにおいて、列挙されている。
【表４】
2019537130.tif 000015
【０１９６】
クレアチニン予測モデル（モデルＢ）
クレアチニンは、μｍｏｌ／Ｌを単位として計測され、１１０〜４００＋という通常の範囲を有する。クレアチニンの予測において使用される一つの適切なモデルは、Ｃ＝１、ガンマ＝０．１、及びイプシロン＝０．１というパラメータを有するＲＢＦ（Radial Basis Function） ＳＶＲである。線形 Lasso を使用することにより、上述のように特徴選択を実行した。検証セットは、ＭＡＥ値＝４４．７０を実現した。以下には、ＲＢＦ ＳＶＲを使用することにより、有効であると見出された特徴の一つの例示用の組が列挙されている。それぞれの特徴は、「特徴計測｜特徴名」のフォーマットにおいて、列挙されている。
【表５】
2019537130.tif 000016
【０１９７】
血小板予測モデル（モデルＣ）
血小板は、１０＊＊３／Ｌを単位として計測され、１０〜２００＋という通常の範囲を有する。クレアチニンを予測する際に使用される一つの適切なモデルは、Ｃ＝１、ガンマ＝０．０１、及びイプシロン＝０．００１というパラメータを有するＲＢＦ（Radial Basis Function） ＳＶＲである。線形 Lasso を使用することにより、上述のように特徴選択を実行した。検証セットは、ＭＡＥ値＝１１．３５を実現した。以下には、ＲＦＢ ＳＶＲを使用して有効であると見出された特徴の一つの例示用の組が列挙されている。それぞれの特徴は、「特徴計測｜特徴名」というフォーマットにおいて、列挙されている。
【表６】
2019537130.tif 000017
【０１９８】
平均動脈血圧（ＭＡＰ）予測モデル（モデルＤ）
平均動脈血圧（ＭＡＰ）は、ｍｍ／Ｈｇという単位において計測され、１０〜２００＋という通常の範囲を有する。平均動脈血圧と関連する値を予測する際に使用するのに適した一つのモデルは、Ｃ＝１、ガンマ＝０．０１、及びイプシロン＝０．００１というパラメータを有するＲＢＦ（Radial Basis Function） ＳＶＲである。線形 Lasso を使用することにより、上述したように特徴選択を実行した。検証セットは、ＭＡＥ値＝６．４８を実現した。以下には、ＲＢＦ ＳＶＲを使用することにより、有効であると見出された特徴の一つのサンプルの組が列挙されている。それぞれの特徴は、「特徴計測｜特徴名」というフォーマットにおいて、列挙されている。
【表７】
2019537130.tif 000018
【０１９９】
グラスゴーコーマスコア予測モデル（モデルＥ）
将来のＧＣＳ値を予測する能力は、更なる使用ケースを促進することが可能であり、その理由は、ＧＣＳは、（例えば、脳卒中患者において）単独で、或いは、その他の複合スコアのコンポーネントとしても、使用することができるからである。グラスゴースコアは、３〜１６において定義されている。検証セットは、ＭＡＥ値＝１．０４を実現した。グラスゴーコーマスコアを予測する際に使用される一つの適切なモデルは、すべての可能な特徴を使用するニューラルネットワークＭＬＰ（MultiLayer Perceptron）である。特徴抽出は、２００個のノードを有する第一隠蔽層のレベルにおいて実行される。
MLPRegressor(activation=‘tanh’,hidden_layer_sizes=(200,200),solver=“lbfgs”
【０２００】
ＳＯＦＡスコア予測の使用ケース
上述の一般的な患者トリアージ用途に加えて、本プロセスは、以下の更なる使用ケースのために使用することが可能であり、或いは、適合させることができる。以下は、将来の規定量の時間における患者のＳＯＦＡスコア予測を出力するべく、機械学習プロセスにおいて生成された予測モデルの患者データに対する適用の一つ又は複数の実装形態について記述している。
【０２０１】
所与の患者の次の日のＳＯＦＡスコアを良好な精度によって推定することができる。上述の例は、病院データベースなどの、病院データベース内の特定の患者について利用可能であり得る又はありえない格段に大きな数のデータタイプから低減された相対的に少ない数の特徴（患者データの計測や観察など）を使用することにより、ＳＯＦＡスコアの予測モデルを構築する方法を示している。本明細書において開発及び図示されているモデルは、病院患者の予測を実施するべく直接的に使用することができる。必要とされるのは、モデル内の特徴に対応する特定の患者のデータの計測値を取得し、それらを本明細書において示されているように正規化し、モデルパラメータ（バイアスｂ及び係数ｗｊ）を使用し、且つ、モデルによって示されている時点（ここでは、２４時間前）において患者のＳＯＦＡスコアを生成するべく、線形回帰式を適用する、ことのみである。モデルスコアは、負である場合には、ゼロに切り捨てられる。予測されたＳＯＦＡスコアは、２４超である場合には、２４に切り捨てられる。上述したように、ＳＯＦＡスコアは、ＳＯＦＡスコアの深刻さの相対的に粗い刻みのマルチクラス分類を割り当てるべく、複数の方式によって使用することができる。
【０２０２】
本出願においては、本方法のＳＯＦＡスコアの思いのほか高度な予測能力が、例えば、小さなＭＡＥ値及びその他の予測結果判定によって示されている。又、本出願においては、特徴計測値の相対的に小さな組を有する思いのほか高度な予測精度も示されている。例えば、五つの特徴を使用することにより、方法は、１．８３に等しいＭＡＥ値を結果的にもたらしており、これは、すべての２３個の特徴を使用するモデルよりも１％大きいだけである。当業者が理解するように、メインモデルの２３個の特徴を有するモデルが、それらの特徴を使用して次の２４時間のＳＯＦＡスコアを判定するべく、上述の方法に従ってトレーニングデータとして指定されたデータの８０％に対して適用され、その結果、データセット内のすべての患者について実際のＳＯＦＡスコアと予測されたものとの間の絶対差を演算することにより、それらの同一の特徴との関係において、２０％の試験データに照らして、１．８２というＭＡＥ値が判定されている。
【０２０３】
本明細書において直接的に提示されているモデルをそのまま使用するのではなく、上述のデータベース及び／又は本明細書において識別されているもの以外のデータベースから入手可能な病院データ（例えば、同一の又は類似した病院又は病院システムにおける以前の数週間、数か月、又は数年の履歴又は以前のデータ）を使用することにより、新しいモデルを生成し、且つ、特徴セット及びモデルを識別するべく方法を適用し、且つ、次いで、本明細書において記述されているようにそれらを適用するべく、本明細書における方法を使用することができる。本明細書において示されている方法は、データを準備し、特徴を選択し、且つ、機械学習を実行してモデルを生成すると共にそれらのモデルの予測能力を評価するべく、使用することができる。次いで、本明細書において示されている方法は、新しい患者に関する現時点の計測値を使用することにより、それらのモデルを適用してそれらの新しい患者について予測を実施するべく、使用される。
【０２０４】
例えば、評価のために病院のドアを開けて入る患者との関連において、本方法は、病院データベース特徴（或いは、適宜、別のデータベースからの特徴）との関係において、以下の方式により、適用することができる。患者のデータは、時間の経過に伴って、且つ、病院内における患者の通常の滞在期間において、様々な特徴について取得することができる。取得された計測値が上述のモデル及びそのパラメータ組のいずれかとマッチングしている範囲において、方法及び上述モデルは、２４時間前に患者のＳＯＦＡスコアを判定するべく、患者の特徴に対して適用することができる。例えば、グラスゴーコーマスコアに対応する計測値を有する場合には、計測が取得された後の２４時間におけるＳＯＦＡスコアの推定値を生成するべく、その患者の計測値を使用し、表からの係数及びバイアスを正規化し、且つ、適用することにより、予測を実施することができる。モデルが、大きなＳＯＦＡスコアの開始を予測した場合には、病院は、有利には、そのような状態についての患者の治療を開始することにより、そのような大きなＳＯＦＡスコアが既に発生している相対的に急を要する状態を待つ場合との比較において、時間及びお金を節約することができる。
【０２０５】
或いは、この代わりに、患者の特徴が、患者の病院における滞在において特定されるのに伴って、上述のように、（適宜、病院データベース又は別のデータベース及びその特徴を使用して）それらの特徴に基づいて新しいモデルを生成することが可能であり、且つ、患者の将来のＳＯＦＡスコアの観点において、予測能力について試験することができる。即ち、患者の計測値が、モデルが予めトレーニングされてはいない特徴の組合せに対応している場合には、それらの特徴のみを有する履歴（過去）データを使用することにより、そのようなモデルをトレーニングするべく、本明細書において記述されている方法を使用することができる。それらのモデルは、本明細書において記述されている履歴（過去）試験セットデータについて試験することができる。本明細書において記述されているように、試験セットにおいて、患者に対するモデルの実行を定量化するＭＡＥ及びその他のメトリックを評価することができる。この結果、最後に、本明細書において記述されているように、モデルを新しい１人又は複数の患者に適用することができる。このケースにおいては、本明細書において記述されているその他のものと同様に、モデルが２４時間前にスコアを予測する場合には、有利には、患者がそのようなレベルに到達する前に、大きな予測されたＳＯＦＡスコアについての１人又は複数の患者の治療を開始することができる。或いは、この代わりに、病院は、決定をモデルの相対的な予測結果に基づいた相対的に深刻ではない患者における大きな予測されたＳＯＦＡスコアについての治療を開始するかどうかに基づいたものとすることもできる（例えば、このような治療は、モデルが２４時間前に予測する大きな予測された将来のＳＯＦＡスコアを有する相対的に深刻ではない患者において始まることになろう）。例えば、病院は、予測されたＳＯＦＡスコアが所与の閾値を超過した場合に、治療を開始するべく決定することができる。
【０２０６】
その一方で、患者は、病院データベースのものとは異なる方式によって特徴を計測している病院のドアを開けて入る可能性もあろう（即ち、単位の観点において、いくつかの特徴は、同一であり、且つ、一つ又は複数の特徴は、異なっており、或いは、異なる計測値が、患者の同一の態様を評価するべく使用されており、或いは、同一又は異なる薬剤の異なる投与量が、患者の同一の態様を治療するべく使用されている、など）。まず、計測値が実現するもの（例えば、血中尿素、グラスゴーコーマスコア、ブレーデンスコア、クレアチニン、並びに、メインモデルの２３個の特徴の一部であるその他の特徴を計測する異なる方法）の類似性を認識することにより、病院特徴とは異なっている特徴を病院特徴にマッピングすることができる。
【０２０７】
上述の方法又は新しいモデルは、有利な早期の治療が以前の段落において記述されているように適用される状態において、将来の所与の時点におけるＳＯＦＡスコアを予測するべく、使用することができる。例えば、正規化を本明細書において実行した方式の方法を使用して新しい計測値用の新しい正規化パラメータを単純に開発することにより、本明細書において提示されている方法に新しい計測値を内蔵することが許容されることになろう。或いは、この代わりに、病院特徴以外の特徴を使用している特定の病院の既存のデータベース（或いは、病院特徴とその他の特徴の混合物）が存在している場合には、そのデータベースから、本明細書において記述されているＳＯＦＡスコアを事前に予測するべく使用され得る特徴を選択するために、新しいモデルを準備することができる。本明細書において記述されているように、本出願において開示されている方法を使用することにより、特徴が、除去され、且つ、選択されることになり、データが正規化されることになり、且つ、モデルが、構築され、且つ、試験されることになろう。次いで、これらの様々な特徴について、時間の経過に伴って、且つ、病院における患者の滞在の通常の期間において、患者のデータを取得することができる。病院のデータベースを使用して準備されたこれらの新しいモデルは、ＳＯＦＡスコアを事前に予測するべく、患者の特徴に適用することができる。患者計測値は、正規化することが可能であり、モデルに挿入することが可能であり、且つ、次いで、モデルが、次の２４時間のＳＯＦＡスコアに関する予測を実施することになろう。或いは、この代わりに、患者の特徴が、患者の病院における滞在において特定（計測）されるのに伴って、上述の方法に従って、それらの特徴に基づいて（病院データベースを使用して）新しいモデルを生成することが可能であり、且つ、上述のように、同一又は類似の病院又は病院システムにおける履歴（過去）患者を使用することにより、患者のＳＯＦＡスコアの予測精度について試験することができる。患者の新しい計測値は、新しい患者のＳＯＦＡスコアを事前に予測するべく、これらの新しいモデルにおいて使用することができる。いずれのケースにおいても、モデルがＳＯＦＡスコアを事前に予測する場合には、大きなレベルの予測されたＳＯＦＡスコアの患者の治療をそのような状態が発生する前に有利に開始することができる。或いは、この代わりに、病院は、決定をそのようなモデルによるＳＯＦＡスコアの予測された値に基づいた相対的に深刻ではない患者における大きなレベルのＳＯＦＡスコアについての治療を開始するかどうかに基づいたものにすることもできるであろう。
【０２０８】
別の例示用の実装形態においては、病院、医療センタ、又は健康管理システムが複数のモデルを同時に維持している。将来の同一又は異なる時間におけるＳＯＦＡスコアの複数の値を取得するべく、患者の計測値を複数のモデルに入力することができる。これらの異なる予測された値は、集合的な予測されたＳＯＦＡスコアを開発するべく、組み合わせることが可能であり、且つ、相応する方式により、アクション計画を開発することができる。例えば、異なるモデルが、ＳＯＦＡスコアが所与の時間フレーム内において特定の閾値超となるかどうかを予測することが可能であり、且つ、この投票システムの結果に基づいて、集合予測を実施することができよう。投票は、重み付けしない（それぞれのモデルが等しい投票を受け取る）ことも可能であり、或いは、（相対的に精度の高い又は高品質のモデルが相対的に大きな比例投票を投じる状態において）それぞれのモデルの予測能力の精度又はその他の定量的なメトリックに基づいて重み付けすることもできる。
【０２０９】
更には、別の例示用の実装形態においては、予測されたＳＯＦＡスコアは、マスタスコアを生成するべく、その他の予測されたスコア（例えば、ＳＩＲＳスコア）との関連において使用することができる。マスタスコアは、ＳＯＦＡスコアとその他の予測されたスコアの重み付けされた複合体であってもよい。一実装形態においては、それぞれの予測されたスコアに適用される重みは、患者に応じて変化することになる。例えば、病院環境において相対的に大きな有用性を有し得る新しい集合スコアを生成するべく、ＳＯＦＡスコア、ＡＰＡＣＨＥ  ＩＩスコア、及び／又は次の４８時間におけるＳＩＲＳの確率などの、様々な異なるスコアの重み付けされた線形の組合せを取得することができよう。線形の組合せは、それぞれのスコアを取得し、且つ、これを係数によって乗算し、且つ、これらのスコア−係数の積のすべてを一つに加算することにより、演算される。
【０２１０】
更に別の例示用の実装形態においては、複数モデルを使用することが可能であると共に、予測を十分な数の計測値が現時点の患者について取得されている第一のものに基づいたものにすることができる。別の実装形態においては、時間の進捗に伴って、利用可能である相対的に大きな数の履歴患者からの更なるデータを使用することにより、モデルのパラメータを再演算（更新）することができる。例えば、活発に使用中であるモデルの組を保持するべく、本明細書において記述されているように、利用可能な過去データからトレーニング及び試験データセットを生成し、トレーニングデータに基づいてモデルをトレーニングし、且つ、それらを試験して試験データに関する定量的評価を提供することにより、毎年、毎月、毎週、又は毎日、履歴（過去）患者の更新済みのデータベースを使用することができる。
【０２１１】
本出願の本明細書において使用されている「コンピュータ可読ストレージ媒体」及び「コンピュータ可読媒体」という用語は、完全に、コンピュータによって読取り可能である形態で情報を保存する有体の物理的な物体に限定されている。これらの用語は、任意の無線信号、有線のダウンロード信号、及び任意のその他の一時的な信号を排除している。ストレージ媒体は、送信媒体とは別個であるが、これらとの関連において使用することができる。送信媒体は、ストレージ媒体の間の情報の転送に参加している。例えば、送信媒体は、バス６０８を構成するワイヤを含む、同軸ケーブル、銅線、及び光ファイバを含む。又、送信媒体は、高周波及び赤外線データ通信の際に生成されるものなどの、音又は光の波の形態を有することができる。更には、本出願の本明細書において使用されている「コンピュータ」、「サーバ」、「プロセッサ」、及び「メモリ」という用語は、いずれも、電子的又はその他の技術的な装置を意味している。これらの用語は、人々又は人々のグループを排除している。本明細書を目的として、「表示」又は「表示する」という用語は、電子装置上において表示するステップを意味している。
【０２１２】
一態様においては、方法は、動作、命令、又は機能であってもよく、或いは、逆も又真である。一態様においては、条項又は請求項は、その他の一つ又は複数の条項、一つ又は複数の単語、一つ又は複数の文章、一つ又は複数のフレーズ、一つ又は複数の段落、及び／又は一つ又は複数の請求項において記述されている単語（例えば、命令、動作、機能、又はコンポーネント）のいくつか又はすべてを含むように修正することができる。
【０２１３】
ハードウェア及びソフトウェアの相互交換性を例示するべく、様々な例示用のブロック、モジュール、コンポーネント、方法、動作、命令、及びアルゴリズムなどの、項目は、その機能の観点において、一般的に記述されている。このような機能が、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアの組合せとして実装されるのかどうかは、特定の用途と、全体システムに課された設計制約と、に依存している。当業者は、それぞれの特定の用途ごとに、様々な方式により、記述されている機能を実装することができる。
【０２１４】
本明細書において使用されている、一連の項目に先行する「〜の少なくとも一つ」というフレーズは、項目のいずれかを分離するための「及び」又は「又は」という用語と共に、リストのそれぞれの構成要素（例えば、それぞれの項目）ではなく、リストを全体として修飾している。「〜の少なくとも一つ」というフレーズは、少なくとも一つの項目の選択を必要としてはおらず、むしろ、このフレーズは、項目の任意のものの少なくとも一つ、並びに／或いは、項目の任意の組合せの少なくとも一つ、並びに／或いは、項目のそれぞれのものの少なくとも一つ、を含む意味を許容している。例として、「Ａ、Ｂ、及びＣの少なくとも一つ」又は「Ａ、Ｂ、又はＣの少なくとも一つ」というフレーズは、それぞれ、Ａのみ、Ｂのみ、又はＣのみ、Ａ、Ｂ、及びＣの任意の組合せ、並びに／或いは、Ａ、Ｂ、及びＣのそれぞれのものの少なくとも一つを意味している。
【０２１５】
「含む、包含する」及び「有する」という用語、或いは、これらに類似したものが、説明又は請求項において使用されている範囲においては、このような用語は、請求項において移行語として利用されている際に「備える、具備する」が解釈されるのと同様に、「備える、具備する」という用語に類似した方式により、包含的となるべく意図されている。
【０２１６】
「例示用の」という用語は、本明細書においては、「例、インスタンス、又は例示として機能する」を意味するべく、使用されている。「例示用」として本明細書において記述されている任意の実施形態は、必ずしも、その他の実施形態よりも、好適である、或いは、有利である、ものと解釈してはならない。態様、その態様、別の態様、いくつかの態様、一つ又は複数の態様、実装形態、その実装形態、別の実装形態、いくつかの実装形態、一つ又は複数の実装形態、一実施形態、その実施形態、別の実施形態、いくつかのその他の実施形態、一つ又は複数の実施形態、一構成、その構成、別の構成、いくつかの構成、一つ又は複数の構成、その主題技術、その開示、本開示、これらのその他の変形、並びに、これらに類似したもの、などのフレーズは、利便を目的としたものであり、且つ、一つ又は複数のこのようなフレーズに関係する開示が、主題技術にとって不可欠である、或いは、このような開示が主題技術のすべての構成に適用される、ことを意味するものではない。このような一つ又は複数のフレーズに関係する開示は、すべての構成、或いは、一つ又は複数の構成、に適用することができる。このような一つ又は複数のフレーズに関係する開示は、一つ又は複数の例を提供することができる。一態様又はいくつかの態様などのフレーズは、一つ又は複数の態様を意味してもよく、且つ、逆も又真であり、且つ、これは、その他の上述のフレーズにも同様に適用される。
【０２１７】
単数形における要素の参照は、具体的に記述されていない限り、「一つの且つ一つのみの」を意味するべく意図されたものではなく、むしろ、「一つ又は複数の」を意味するべく意図されている。「いくつか」という用語は、一つ又は複数を意味している。下線の且つ／又はイタリック体の見出し及び小見出しは、利便を目的としてのみ、使用されており、主題技術を限定してはおらず、且つ、主題技術の説明の解釈との関連において参照されるものではない。第一及び第二、並びに、これらに類似したものなどの関係を表す用語は、そのようなエンティティ又はアクションの間の任意の実際のそのような関係又は順序を必ずしも必要とする又は意味することなしに、一つのエンティティ又はアクションを別のものから弁別するべく、使用されている場合がある。当業者に既知である又は後から知られることになる本開示の全体を通じて記述されている様々な構成の要素のすべての構造的且つ機能的な均等物は、引用により、明示的に、本明細書に包含され、且つ、主題技術によって包含されることを意図している。更には、本明細書において開示されているものは、いずれも、そのような開示が上述の説明において明示的に記述されているかどうかとは無関係に、公有状態となることを意図したものではない。請求項要素は、いずれも、その要素が「（の手段）means for」というフレーズを使用して明示的に記述されていない限り、或いは、方法クレームのケースにおいては、その要素が「（のステップ）step for」というフレーズを使用して記述されていない限り、米国特許法第１１２条第６段落の条項の下において解釈されてはならない。
【０２１８】
本明細書は、多くの特定事項を含んでいるが、これらは、特許請求され得るものの範囲に対する限定として解釈してはならず、むしろ、主題の特定の実装形態の説明として解釈することを要する。又、別個の実施形態の文脈において本明細書において記述されている特定の特徴は、単一の実施形態において、組合せにおいて実装することもできる。又、逆に、単一の実施形態の文脈において記述されている様々な特徴は、複数の実施形態において別個に、或いは、任意の適切なサブ組合せにおいて、実装することができる。更には、特徴は、特定の組合せにおいて機能するものとして上述されている場合があり、且つ、場合によっては、そのように当初特許請求されている場合があるが、特許請求された組合せの一つ又は複数の特徴は、いくつかのケースにおいては、組合せから除去することが可能であり、且つ、特許請求されている組合せは、サブ組合せ又はサブ組合せの変形を対象とすることができる。
【０２１９】
本明細書の主題は、特定の態様の観点において記述されているが、その他の態様を実装することが可能であり、これらのその他の態様は、添付の請求項の範囲に含まれる。例えば、動作は、図面においては、特定の順序において描かれているが、これは、このような動作が、望ましい結果を実現するべく、図示の特定の順序において、或いは、逐次的な順序において、実行されることを、或いは、すべての図示の動作が実行されることを、必要としているものと理解してはならない。請求項において記述されているアクションは、異なる順序において実行することが可能であり、且つ、依然として、望ましい結果を実現することができる。一例として、プロセスは、望ましい結果を実現するべく、添付図面が、必ずしも図示の特定の順序又は逐次的な順序を必要としてはいないことを描いたものである。特定の状況においては、マルチタスキング及び並列処理が有利である場合がある。更には、上述の態様における様々なシステムコンポーネントの分離は、すべての態様においてそのような分離を必要としているものと理解してはならず、且つ、記述されているプログラムコンポーネント及びシステムは、一般に、単一のソフトウェアプロダクト内において一つに統合され得る、或いは、複数のソフトウェアプロダクトにパッケージ化され得る、ことを理解されたい。
【０２２０】
図面のタイトル、背景、簡潔な説明、要約、及び図面は、これにより、本開示に内蔵され、且つ、限定的な説明としてではなく、本開示の例示用の例として提供されている。これは、請求項の範囲及び意味を制限するべく使用されることにはならないという理解の下に提示されるものである。これに加えて、詳細な説明においては、説明が例示用の例を提供しており、且つ、様々な特徴が、本開示の簡素化を目的として、様々な実装形態において一つにグループ化されていることを理解されたい。開示の方法は、特許請求された主題が、それぞれの請求項において明示的に記述されているものよりも多くの特徴を必要としている、という意図を反映したものとして解釈してはならない。むしろ、請求項が反映している発明主題は、単一の開示されている構成又は動作のすべての特徴未満において存在している。請求項は、これにより、それぞれの請求項が、別個に特許請求されている主題として自立した状態において、詳細な説明に内蔵される。
【０２２１】
請求項は、本明細書において記述されている態様に限定されることを意図したものではなく、むしろ、言語請求項と一貫性を有する十分な範囲が付与されることを要し、且つ、すべての適法な均等物を包含することを要する。但し、請求項は、いずれも、適用可能な特許法の要件を充足していない主題を包含するべく意図されてはおらず、且つ、そのような方式によって解釈されるべきでもない。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図６】
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【国際調査報告】
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